无人机飞行数据异常检测数据集DroneFlightDataAnomalyDetection-lakshin2512
数据来源：互联网公开数据
标签：无人机, 飞行数据, 异常检测, 传感器数据, 数据分析, 机器学习, 飞行安全, 时序数据
数据概述：
该数据集包含无人机飞行过程中采集的各类传感器数据，记录了无人机的飞行状态和环境信息，用于无人机飞行异常行为的检测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含时间戳字段，可用于时序分析。
地理范围：数据未限定具体地理位置，为通用无人机飞行场景。
数据维度：数据集包括多个关键飞行参数，如高度、速度（x, y, z方向）、姿态角（pitch, roll, yaw）、温度、距离、气压、飞行时间、电池电量、相对于预设位置的距离（mp_distance_x, mp_distance_y, mp_distance_z）以及类别标签（class，指示飞行状态是否异常）。
数据格式：CSV格式，共包含四个CSV文件（01csv, 02csv, 03csv, 04csv），便于进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的无人机飞行数据，已进行基本的预处理和标注。
该数据集适合用于无人机飞行安全研究、异常检测模型开发和飞行行为分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于无人机飞行安全、异常检测、飞行轨迹分析等领域的学术研究，如基于机器学习的异常检测算法研究、飞行状态预测等。
行业应用：为无人机制造商、无人机运营公司提供数据支持，可用于改进无人机控制系统、增强飞行安全性和可靠性，以及进行故障诊断。
决策支持：支持无人机飞行管理部门进行风险评估、制定飞行规范和安全策略，以提高飞行安全性。
教育和培训：作为无人机技术、数据分析、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解无人机飞行数据分析和异常检测。
此数据集特别适合用于探索无人机飞行数据的规律与异常模式，实现对无人机飞行状态的实时监测与预警，从而提升飞行安全性和作业效率。
