# AU-AIR: A Multi-modal Unmanned Aerial Vehicle Dataset for Low Altitude Traffic Surveillance
**AU-AIR数据集是第一个用于目标检测的多模态无人机数据集。**
它满足了具有来自不同机载传感器的多模态数据的无人机的视觉和机器人技术，并推动了针对自主空中监视的计算机视觉和机器人算法的发展。
装有摄像头的无人机（UAV）具有捕捉空中（鸟瞰）图像的优势。航空视觉数据的可用性和目标检测算法的最新进展导致计算机视觉界将重点放在航空图像上的目标检测任务上。因此，引入了几个航空数据集，包括带有对象注释的视觉数据。无人机在这些数据集中仅用作飞行摄像机，丢弃了与飞行有关的不同数据类型（例如，时间、位置、内部传感器）。在这项工作中，我们提出了一个多用途航空数据集（AU-AIR），该数据集具有在真实室外环境中收集的多模态传感器数据（即，视觉、时间、位置、高度、IMU、速度）。AU-AIR数据集包括从记录的RGB视频中提取的帧（即，交通相关对象类别的边界框注释）的元数据。此外，我们强调了在目标检测任务的背景下自然图像和航空图像之间的差异。为此，我们在AU-AIR数据集上训练和测试移动物体探测器（包括YOLOv3 Tiny和MobileNetv2 SSDLite），这些探测器适用于使用机载计算机和无人机进行实时物体探测。由于我们的数据集记录的数据类型多样，它有助于填补计算机视觉和机器人之间的空白。数据集位于https://bozcani.github.io/auairdataset.
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