这个数据集是天津大学的研究团队在进行无人机航拍图像的车辆检测和计数研究过程中收集和标注的。研究团队于 2020 年发布，相关论文成果为「Drone-based RGB-Infrared Cross-Modality Vehicle Detection via Uncertainty-Aware Learning」。

DroneVehicle 数据集由无人机采集的共 56,878 幅图像组成，其中一半为 RGB 图像，其余为红外图像。研究团队对五个类别进行了带有方向性边界框的丰富标注。其中，car 在 RGB 图像中有 389,779 个标注，在红外图像中有 428,086 个标注；truck 在 RGB 图像中有 22,123 个标注，在红外图像中有 25,960 个标注；bus 在 RGB 图像中有 15,333 个标注，在红外图像中有 16,590 个标注；van 在 RGB 图像中有 11,935 个标注，在红外图像中有 12,708 个标注；freight car 在 RGB 图像中有 13,400 个标注，在红外图像中有 17,173 个标注。

在 DroneVehicle 中，为了标注图片边界上的物体，研究团队在每张图片的上下左右四边设置了宽度为 100 像素的白色边框，这样下载的图片尺寸就是 840 x 712 。在训练检测网络时，可以进行预处理，去除周围的白色边框，并将图像尺寸改为 640 x 512 。