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东莞市消防救援支队“蓝翼”无人机专业队揭牌仪式,遥感图像一般来自卫星，航拍图像可能来自大型飞机、无人机、直升机等。这些数据通常被用来进行计算机视觉分类、检测、分割、跟踪任务的训练，以及该领域特定的建筑重建、地物提取、地物属性（高度等）预测等。,二是紧贴实战需求，打造攻坚克难的尖刀队伍。

数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。,设备为被动式探测设备，确保安静安全运行，不暴露目标 设备耗电功率小，可长时间在野外使用,pixel resolution: 约0.15m

1.2.1 准备工作,仪式前，市消防救援支队领导与园区主要领导参观了水域教研室、真烟真火实训基地等消防专业力量建设。随后参观了无人机专业队相关车辆器材、无人机操法展示，真切感受到了“低空经济”在消防领域的实战应用。包括配备的专为高层火灾设计的大型灭火无人机，可实现40公斤物资吊运的中型载重无人机，装有喷火、抛投、喊话、照明等挂载的多功能无人机、可在狭小空间侦察穿越的穿越机；以及轻型卫星便携站、应急指挥系统等卫星通信装备。充分展示了无人机专业队“察打保”一体，“空天地”融合的新质战斗力。,3.UCAS-AOD,松山湖党工委专职 副书记黄乐瑜在致辞中对 “蓝翼”无人机专业队的成立表示热烈祝贺，对市消防救援支队一直以来关心和支持松山湖消防工作表示衷心感谢！向全体消防指战员的辛勤付出，致以诚挚问候！,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。

利用无人机查处环城河小型皮划艇违规驾驶,References:[1]H. Zhu, X. Chen, W. Dai, K. Fu, Q. Ye, J. Jiao, "Orientation Robust Object Detection in Aerial Images Using Deep Convolutional Neural Network," IEEE Int"l Conf. Image Processing, 2015.

UAV123数据集包含了大量的场景，目标，和动作。很自然的，这些序列包含了通常目标跟踪的一些挑战。,完全注释的 DOTA 图像包含 188282 个实例，每个实例均由任意四边形进行标记。,3,13.NWPU, 故障提示：低电量告警指示

object number: 23543,要坚持纪律队伍建设标准，落实“两严两准”要求，在日常管理中，做到严格教育、严格训练、严格管理、严格要求；在各类灾害事故处置中，敢于当先锋、打头阵、挑大梁。坚持干在实处、走在前列，勇于变革、勇于创新，积极学习借鉴全国各地的先进经验和技术为我所用，不断创造综合应急救援先进经验，不断涌现应急救援先进典型，不断树立国家综合性消防救援队伍良好形象。,Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark,遥感目标检测——OIRDS - 飞桨AI Studio (baidu.com)

遥感目标检测——VEDAI - 飞桨AI Studio (baidu.com), 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。,2.确定飞行时间：

尤为值得一提的是，光学散斑技术的应用极大地降低了无人机因例行维护检查而频繁降落的必要性，确保了无人机作业的高效连贯与高度可靠性。,pixel resolution: 约0.15m,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。,利用无人机发现施工现场问题隐患,References:[1]H. Zhu, X. Chen, W. Dai, K. Fu, Q. Ye, J. Jiao, "Orientation Robust Object Detection in Aerial Images Using Deep Convolutional Neural Network," IEEE Int"l Conf. Image Processing, 2015.

image number: 900,数据集中用标注有定向的边界框标注

3,类别数：15 类,resolution: 0.1m,利用无人机取证渣土违规运输