无人机视角垃圾检测数据集，26700余张无人机图像，超过4万标注信息，共3.6GB数据量，可用于环卫快速检查，垃圾快速定位等应用。

无人机视角垃圾检测，26700余张无人机图像，超过4万标注信息，共3.6GB数据量，可用于环卫快速检查，垃圾快速定位等应用。

名称

无人机视角垃圾检测数据集

规模

图像数量：26700余张
标注信息：超过4万条
数据量：约3.6GB

数据特点

高分辨率：所有图像均为高分辨率，能够提供丰富的细节信息，有助于提高检测精度。
多样化场景：图像采集自多种环境和场景，包括城市街道、公园、海滩等，涵盖了不同类型的垃圾。
详细标注：每张图像都附有详细的边界框标注，标明了垃圾的位置和类别。
多类垃圾：数据集涵盖了多种常见的垃圾类型，如塑料瓶、纸张、烟蒂、食品包装等。

应用场景

环卫快速检查：通过无人机进行大面积的环境监测，快速发现并定位垃圾，提高环卫工作的效率。
垃圾快速定位：帮助相关部门及时清理垃圾，减少对环境的影响。
智能城市管理：集成到智能城市管理系统中，提升城市的整体清洁度和管理水平。
环境保护：支持环保项目，监测和评估特定区域的垃圾污染情况，为环境保护措施提供依据。
研究与教育：用于科研机构的研究以及相关院校的教学，帮助学生和研究人员更好地了解垃圾检测技术。

数据集结构

假设数据集的文件结构如下：

drone_waste_detection_dataset/
├── images/
│   ├── image_0001.jpg
│   ├── image_0002.jpg
│   └── ...
├── annotations/
│   ├── annotation_0001.xml
│   ├── annotation_0002.xml
│   └── ...
└── metadata.csv

metadata.csv 文件内容示例：

image_id, location, date, time
image_0001, City Park, 2023-01-01, 10:00:00
image_0002, Beach, 2023-01-01, 10:05:00
...

annotations/annotation_0001.xml 示例（使用Pascal VOC格式）：

<annotation><folder>drone_waste_detection_dataset</folder><filename>image_0001.jpg</filename><size><width>1024</width><height>768</height><depth>3</depth></size><object><name>Plastic Bottle</name><bndbox><xmin>150</xmin><ymin>200</ymin><xmax>350</xmax><ymax>400</ymax></bndbox></object><object><name>Paper</name><bndbox><xmin>400</xmin><ymin>300</ymin><xmax>500</xmax><ymax>400</ymax></bndbox></object>...
</annotation>

代码示例

下面是一个简单的Python脚本示例，展示如何加载和可视化这些数据集的一部分。我们将使用OpenCV来读取图像，并使用xml.etree.ElementTree来解析VOC格式的标注文件。

import os
import cv2
from xml.etree import ElementTree as ET
import pandas as pddef parse_voc_annotation(xml_file):tree = ET.parse(xml_file)root = tree.getroot()boxes = []labels = []for obj in root.findall('object'):label = obj.find('name').textbndbox = obj.find('bndbox')xmin = int(bndbox.find('xmin').text)ymin = int(bndbox.find('ymin').text)xmax = int(bndbox.find('xmax').text)ymax = int(bndbox.find('ymax').text)boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])labels.append(label)return boxes, labelsdef load_drone_data(image_dir, annotation_dir, metadata_file):images = []annotations = []metadata = pd.read_csv(metadata_file)for index, row in metadata.iterrows():image_id = row['image_id']location = row['location']date = row['date']time = row['time']# 加载图像img_path = os.path.join(image_dir, f"{image_id}.jpg")image = cv2.imread(img_path)# 加载对应的标注annotation_filename = f"annotation_{image_id.split('_')[1]}.xml"annotation_path = os.path.join(annotation_dir, annotation_filename)boxes, labels = parse_voc_annotation(annotation_path)if image is not None:images.append((image, location, date, time))annotations.append((boxes, labels))else:print(f"Failed to load image: {img_path}")return images, annotations, metadata# 假设图像存储在'image'目录下，标注文件存储在'annotations'目录下，元数据文件为'metadata.csv'
image_dir = 'path_to_your_image_directory'
annotation_dir = 'path_to_your_annotation_directory'
metadata_file = 'path_to_your_metadata_file'images, annotations, metadata = load_drone_data(image_dir, annotation_dir, metadata_file)# 显示第一张图像及其对应的标注框
img, location, date, time = images[0]
boxes, labels = annotations[0]for box, label in zip(boxes, labels):(xmin, ymin, xmax, ymax) = boxcv2.rectangle(img, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(img, label, (xmin, ymin - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (36, 255, 12), 2)cv2.imshow('Image with Annotations', img)
cv2.setWindowTitle('Image', f'Image: Location {location}, Date {date}, Time {time}')
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

说明

路径设置：请根据实际的数据集路径调整path_to_your_image_directory、path_to_your_annotation_directory和path_to_your_metadata_file。
文件命名：假设图像文件名分别为.jpg，标注文件为.xml。如果实际命名规则不同，请相应修改代码。
可视化：通过绘制边界框和标签，可以直观地看到图像中的垃圾位置和类别。