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cca002
2024-11-20 03:23:37
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4、提取自航拍影像, 误报率:≤ 3%,1

UAVDT基准由100个视频序列组成,这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的,代表各种常见场景,包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧(fps)的速度录制,JPEG图像分辨率为1080×540像素。,1.2 拍摄流程,这些图像来源包含不同传感器和平台,包括 Google Earth、JL–1 卫星拍摄,以及中国资源卫星数据和应用中心的 GF–2 卫星拍摄。,图片尺寸:800 * 800~4000*4000,第一,103个视频序列,由专业的高级的无人机稳定可控的相机捕获,高度5~25meters,frame rates30

水域教研室展示,UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准(即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧),用于3项重要的基本任务,即目标检测(DET)、单目标跟踪(SOT)和多目标跟踪(MOT)。,数据集功能:目标检测

*分析结果自动弹出(精准分割各植被的轮廓标记图及数据汇总表),该数据集由西北工业大学发布,相关论文有《Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art》。,包括512*512、1024*1024两种尺寸数据,每种数据包含rgb、nir2种图像,共4波段,下图是很现有数据集的一个比较:,VisDrone2022数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集。基准数据集由 265,228 帧和 10,209 张静态图像组成的 400 个视频片段组成,由各种无人机摄像头捕获,涵盖广泛的方面,包括位置(取自中国相隔数千公里的 14 个不同城市)、环境(城市和乡村)、物体(行人、车辆、自行车等)和密度(稀疏和拥挤的场景)。请注意,数据集是使用各种无人机平台(即具有不同型号的无人机)在不同的场景以及各种天气和照明条件下收集的。这些帧使用超过 260 万个边界框或经常感兴趣的目标点(如行人、汽车、自行车和三轮车)手动注释。还提供了一些重要属性,包括场景可见性、对象类和遮挡,以提高数据利用率。

6.CARPK,3.UCAS-AOD,image number: 900,技术指标:, 功耗:不大于5W

第一,103个视频序列,由专业的高级的无人机稳定可控的相机捕获,高度5~25meters,frame rates30,11月6日消息,据报道,英国南安普顿大学的研究人员正在进行一项突破性实验,测试一款装备了创新“神经系统”的无人机。

此前,亚马逊宣布关闭位于加利福尼亚州洛克福德的测试区。新的托利森配送中心首次将无人机配送整合到亚马逊的配送网络中,无人机将部署在配送中心旁边。,2.确定飞行时间:, 在规划航线之前,首先要了解场地。应提前了解场地的范围、地貌、树木遮挡情况、建筑和树木高度等,这将为后续的规划航线提供帮助。若有精度要求,则应根据地面分辨率,计算相对航高。,实验方法/步骤

“黑驾培”安全隐患一直是城市交通运输监管的一大痛点。这些培训者和受训人没有足够的安全保护意识和措施,给道路上依规正常行驶的车辆带来极大安全风险。“黑驾培”在开展“教学”时,会安排人员在周围放哨,发现执法人员前往处置时,就会提前“预警”,让培训者逃之夭夭。执法人员可应用无人机对违法违规驾培行为先行取证,锁定违法行为具体实施车辆,随后指挥执法检查人员进行精准打击,解决传统执法模式存在的“抓现行难、固定证据难”等问题,有效打击并降低了违法驾驶行为带来的道路运输安全风险。,本方案提出的方法可实现大面积作物苗情苗势的快速监测,在中、小尺度范围内,低空无人机遥感克服了人工调查效率低、卫星遥感分辨率不足以及云层干扰等外界条件的限制,在作物生长季,利用PhenoAI air提取作物出苗率(株数)、覆盖度、出苗面积等苗情信息并结合ExG、NDGI、NGRDI等植被指数信息,能客观估测作物的产量。,1. 军事侦察:用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。

4. 长续航:优化电池与动力系统,延长无人机的飞行时间,满足长时间侦察需求。,car,

提取自航拍影像,这 45 个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、丛林、教堂、圆形农田、云、商业区、密集住宅、沙漠、森林、高速公路、高尔夫球场、地面田径、港口、工业地区、交叉口、岛、湖、草地、中型住宅、移动房屋公园、山、立交桥、宫、停车场、铁路、火车站、矩形农田、河、环形交通枢纽、跑道、海、船舶、雪山、稀疏住宅、体育场、储水箱、网球场、露台、火力发电站和湿地。,NWPU Dataset 是一个遥感影像数据集,其中 NWPU-RESISC45 Dataset 是由西北工业大学创建的遥感图像场景分类可用基准,该数据集包含像素大小为 256*256 共计 31500 张图像,涵盖 45 个场景类别,其中每个类别有 700 张图像。

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