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摘要 无人机图像中的车辆检测和识别是一个复杂的问题，已用于不同的安全目的。这些图像的主要挑战是从斜角捕获的，并带来了一些挑战，例如不均匀的照明效果、退化、模糊、遮挡、能见度丧失等。此外，天气条件在引起安全问题方面起着至关重要的作用，并为收集的数据增加了另一个高水平的挑战。在过去的几十年里，人们采用了各种技术来检测和跟踪不同天气条件下的车辆。然而，由于缺乏可用数据，在大雪中检测车辆仍处于早期阶段。此外，还没有使用无人机 (UAV) 拍摄的真实图像在雪天检测车辆的研究。本研究旨在通过向科学界提供北欧地区不同环境和不同积雪条件下无人机拍摄的车辆数据来解决这一空白。数据涵盖不同的恶劣天气条件，如阴天降雪、低光照和低对比度条件、积雪不均、高亮度、阳光、新雪，以及温度远低于-0摄氏度。该研究还评估了常用物体检测方法（如 YOLOv8s、YOLOv5s 和 Faster RCNN）的性能。此外，还探索了数据增强技术，并提出了在此类场景中增强检测器性能的技术。代码和数据集将在 https://nvd.ltu-ai.dev 上提供
北欧车辆数据集 (NVD) - CVF 开放获取
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