VisDrone數據集及其應用

一、VisDrone數據集簡介

VisDrone是一個包含各種航空無人機數據的開源數據集。該數據集由中國科學院自動化研究所、平安科技與香港中文大學建立，在2018年加入了全球計算機視覺領域最高級別的比賽PASCAL VOC。VisDrone數據集有三個系列版本主要用於監督機器學習任務，包括航拍圖像中的檢測、跟蹤、計數、分類和屬性預測等。此外，VisDrone數據集的圖像質量也異於其他數據集，每張圖片拍攝視野寬廣，更接近實際應用場景。

VisDrone數據集不斷更新，不僅新增圖像及其標註，還增添了圖像預處理和應用。我們可以應用VisDrone數據集來進行顯著目標檢測、行人再識別、車輛檢測、交通流量監測等任務。VisDrone數據集為我們提供了更多具有真實性和廣泛性的數據，這為計算機視覺的應用和研究提供了更多的可能性。

二、VisDrone數據集的應用

1. 目標檢測

目標檢測是計算機視覺的一個重要領域之一，目標是識別和定位圖像中多個目標物體。VisDrone數據集最適合目標檢測和跟蹤任務，因為其中包含的照片是不同視角和距離下被拍攝的。 我們可以使用Yolo、RCNN、SSD等模型來訓練VisDrone數據集，對各種類型的行人、車輛和其他外部景物進行檢測。

以下為基於YoloV3的VisDrone航拍圖像檢測的示例代碼：

    
        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()]
        
        # 加載圖片 
        img = cv2.imread("test.jpg")
        img = cv2.resize(img, None, fx=0.4, fy=0.4)
        height, width, channels = img.shape

        # 分析讀取的圖片
        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. 車輛檢測

交通監測是城市規劃和運輸平安的一個重要組成部分。VisDrone數據集含有許多車輛圖片和攝像機視角，讓我們能夠有效地檢測城市交通的流量並準確地預測車輛行動和狀況。 應用於車輛檢測，新方法在交通流量監測和地圖建設方面有着重要的應用價值。

以下為使用OpenCV的車輛檢測示例：

    
        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. 數據分析

數據分析是計算機視覺的另一個重要領域。VisDrone數據集不僅為各種監測提供了圖像，還有大量的數據和標籤可供使用。我們可以應用這些數據來了解城市交通、學習和識別不同類型的目標物體、制定更好的城市規劃方案等。

以下是使用pandas庫和Matplotlib庫的VisDrone數據分析示例：

    
        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()
    

結論

VisDrone數據集對於計算機視覺領域的廣泛應用和研究具有重要意義。我們通過該數據集，可以訓練相應模型來進行目標檢測、車輛檢測、交通流量監測等任務，還可以進行數據分析並制定更好的城市規劃方案。VisDrone數據集為計算機視覺的應用和研究的進一步發展提供了可能，值得持續關注和研究。