2024FADE 建筑物周围坠落物体检测数据集_FADE-Net 检测方法视频数据集下载

该数据集是 2024 年由 Tu 志刚、高子涛、张正波、周春峦、袁俊松、杜波联合开发的大型多样化视频数据集，专为建筑物周围坠落物体检测场景打造，相关论文成果为《FADE：一种用于视频中建筑物周围坠落物体检测的数据集》，是该领域研究的优质基准资源。

一、数据集覆盖范围

核心数据规模：包含 1881 个视频样本，数量充足且场景覆盖全面；

多维度场景类型：涵盖 18 个不同实际场景，适配建筑物周边各类环境；

物体类别丰富：包含 8 种常见坠落物体类别，满足多样化检测需求；

多条件适配：覆盖 4 种不同天气条件，兼容不同气候下的检测场景；

多分辨率支持：提供 4 种视频分辨率选项，适配不同设备采集的监控数据。

二、核心优势与可用途径

专属检测方案：配套研发 FADE-Net 物体检测方法，高效利用运动信息生成高质量检测建议，大幅提升小尺寸、快速运动坠落物体的检测准确性；

性能优势显著：与现有通用物体检测、视频物体检测、运动物体检测方法对比，表现出突出性能，为相关算法研发提供可靠对比基准；

解决实际痛点：针对高楼层坠落物体易对行人造成严重伤害、人工难以捕捉（尺寸小、运动快、背景复杂）的问题，助力自动化检测方法落地；

适用场景广泛：可用于学术研究（坠落物体检测算法开发、模型训练与测试）、工业应用（楼宇监控系统升级、智能安防设备研发）、教学实践（计算机视觉、人工智能专业实训）等多个场景；

资源属性稀缺：兼具多样性与专业性，是建筑物周围坠落物体检测领域稀缺的高质量数据集，助力相关课题研究与技术落地。