用于离岸流检测的综合数据集

《Scientific Data》：An Annotated Rip Current Image Dataset for Benchmarking Rip Current Detection

　　

摘要

离岸流是一种常见的沿海危险，也是全球海滩相关溺亡事件的首要原因。然而，离岸流的外观具有动态性和多变性，使得海滩游客难以识别，这凸显了自动化离岸流检测工具在运维海滩安全方面的潜力。为支持离岸流检测算法的开发与评估，我们提出一个综合数据集，包含7,541张精细标注图像用于训练和验证，以及24段标注测试视频，包含16,212帧画面，总计23,753张标注图像。这些图像采集自澳大利亚海岸线的多样地点，涵盖多种采集条件，包括不同的相机视角、相机类型、光照条件及环境设置。该数据集为每条离岸流提供三种实例级标注：水平边界框、旋转边界框和多边形。此外，每张图片均在垂直和水平方向上分配了观察视角标签，每条离岸流则被归类为三种常见子类型之一：通道型、边界型和闪流型离岸流。为建立基准性能，我们在该数据集上评估了多个广泛使用的最先进目标检测模型。我们预期该数据集不仅可作为离岸流检测的基准，还将成为推动离岸流监测和沿海安全研究的重要资源。