一、VisDrone数据集简介
VisDrone是一个包含各种航空无人机数据的开源数据集。该数据集由中国科学院自动化研究所、平安科技与香港中文大学建立，在2018年加入了全球计算机视觉领域最高级别的比赛PASCAL VOC。VisDrone数据集有三个系列版本主要用于监督机器学习任务，包括航拍图像中的检测、跟踪、计数、分类和属性预测等。此外，VisDrone数据集的图像质量也异于其他数据集，每张图片拍摄视野宽广，更接近实际应用场景。
VisDrone数据集不断更新，不仅新增图像及其标注，还增添了图像预处理和应用。我们可以应用VisDrone数据集来进行显著目标检测、行人再识别、车辆检测、交通流量监测等任务。VisDrone数据集为我们提供了更多具有真实性和广泛性的数据，这为计算机视觉的应用和研究提供了更多的可能性。
二、VisDrone数据集的应用
1. 目标检测
目标检测是计算机视觉的一个重要领域之一，目标是识别和定位图像中多个目标物体。VisDrone数据集最适合目标检测和跟踪任务，因为其中包含的照片是不同视角和距离下被拍摄的。 我们可以使用Yolo、RCNN、SSD等模型来训练VisDrone数据集，对各种类型的行人、车辆和其他外部景物进行检测。
以下为基于YoloV3的VisDrone航拍图像检测的示例代码：
import cv2
import numpy as np
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 加载图片
img = cv2.imread("test.jpg")
img = cv2.resize(img, None, fx=0.4, fy=0.4)
height, width, channels = img.shape
# 分析读取的图片
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
# Object detected
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
# Rectangle coordinates
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
for i in range(len(boxes)):
if i in indexes:
x, y, w, h = boxes[i]
label = str(classes[class_ids[i]])
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2. 车辆检测
交通监测是城市规划和运输平安的一个重要组成部分。VisDrone数据集含有许多车辆图片和摄像机视角，让我们能够有效地检测城市交通的流量并准确地预测车辆行动和状况。 应用于车辆检测，新方法在交通流量监测和地图建设方面有着重要的应用价值。
以下为使用OpenCV的车辆检测示例：
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('cars.xml')
video_capture = cv2.VideoCapture('Traffic.mp4')
while True:
# Capture frame-by-frame
ret, frame = video_capture.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cars = face_cascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.1,
minNeighbors=5,
minSize=(35, 35)
)
# Draw a rectangle around the cars
for (x, y, w, h) in cars:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# Display the resulting frame
cv2.imshow('Video', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# When everything is done, release the capture
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
3. 数据分析
数据分析是计算机视觉的另一个重要领域。VisDrone数据集不仅为各种监测提供了图像，还有大量的数据和标签可供使用。我们可以应用这些数据来了解城市交通、学习和识别不同类型的目标物体、制定更好的城市规划方案等。
以下是使用pandas库和Matplotlib库的VisDrone数据分析示例：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('VisDrone2021-DET-train.csv')
data.head()
data['Object_Class'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.xlabel('Object Class')
plt.ylabel('Counts')
plt.title('Object Class Frequencies in VisDrone2021-DET-train')
plt.show()
结论
VisDrone数据集对于计算机视觉领域的广泛应用和研究具有重要意义。我们通过该数据集，可以训练相应模型来进行目标检测、车辆检测、交通流量监测等任务，还可以进行数据分析并制定更好的城市规划方案。VisDrone数据集为计算机视觉的应用和研究的进一步发展提供了可能，值得持续关注和研究。
