news 2026/8/9 15:52:13

【无标题】低空安防、无人机反制、空域监控、入侵无人机识别、安防预警系统开发 YOLOV11无人机小目标检测数据集 YOLOV11小目标无人机检测系统

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
【无标题】低空安防、无人机反制、空域监控、入侵无人机识别、安防预警系统开发 YOLOV11无人机小目标检测数据集 YOLOV11小目标无人机检测系统

智慧飞行检测-无人机目标检测数据集,19531张,yolo和voc两种标注方式
1类,标注数量:
drone: 20357 - 无人机:20357

image num: 19531

模型代码:模型训练使用yolov11n训练,50个epoch训练结果,map如描述图所示。

qt界面:运行界面采用pyqt编写,本项目已经训练好模型,配置好环境后可直接使用,运行效果见描述图像

无人机目标检测数据集

数据集信息表

项目参数详情
数据集名称无人机目标检测数据集
图像总数量19531张
标注格式YOLO、VOC两种标注格式
类别数量1类
类别统计drone(无人机):标注数量20357
训练模型YOLOv11n,训练轮次50 epoch
模型指标mAP@0.5=0.961
配套工程PyQt可视化检测界面,提供训练完成权重,支持图片/视频/摄像头检测;Windows、Linux CPU环境可部署
应用场景低空安防、无人机反制、空域监控、入侵无人机识别、安防预警系统开发

labels.txt

drone

数据集关键词

无人机检测drone目标检测低空安防反无人机YOLO数据集VOC标注PyQt检测界面空域监控小目标无人机识别

yolo配置文件drone_detect.yaml

path:./drone_datasettrain:images/trainval:images/valnames:0:drone

YOLOv11n训练简易代码

fromultralyticsimportYOLOif__name__=="__main__":model=YOLO("yolo11n.pt")model.train(data="drone_detect.yaml",epochs=50,imgsz=640,batch=8,device="cpu",workers=2,project="drone_exp",name="yolov11n_drone")

PyQt项目推理调用示例(极简)

fromultralyticsimportYOLO model=YOLO("./drone_exp/yolov11n_drone/weights/best.pt")defdetect_img(img_path):res=model.predict(img_path,conf=0.25,save=False)returnres[0].boxes

依赖安装

pipinstallultralytics opencv-python pyqt5 torch

备选数据集名称

中文

  1. 低空安防无人机识别YOLO数据集
  2. 反无人机目标检测数据集
  3. 复杂场景无人机单类别检测数据集

英文

  1. UAV‑Drone‑Detection‑Dataset
  2. Anti‑Drone‑YOLO‑Dataset

简短别名

  • drone_detect
  • uav_anti_dataset
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