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YQKJ-ISE-UFDS（Urban Flooding Vehicle Detection Dataset）是一个专为城市内涝场景下车辆检测与危险度评估任务构建的大规模图像数据集。该数据集包含 20,152 张图像，涵盖不同水位、车型、视角及天气条件，每张图像均提供精细的边界框标注与危险等级标签（安全、不安全、危险），数据来源YOUTUBE网站收集分割。数据集旨在推动洪涝灾害场景下的计算机视觉研究，特别是在极端天气条件下的车辆检测、风险评估与应急救援系统中的算法开发与评估。

近年来，得益于大量无人机视角图像数据集的出现，以数据驱动的深度学习模式极大推动了无人机视角下目标检测算法的快速发展。目前，现有无人机视角数据集主要应用于通用低空视角检测算法的研究，较为成熟的方向包括人车流量统计、地形地貌识别、楼宇密度分析及农业收成评估等。YQKJ-SARD 数据集为原始无人机视角图像数据，旨在支持陆地荒野环境下的目标检测与搜救算法研究。- 飞行噪声模拟*：雨天、飘雪、雾天、运动模糊、风霜、尘土（共6种）- 目标类别：人、狗、衣物、物资包、房屋（共5类）- 季节：春、夏、秋、冬（共4种）