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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。, 连续使用时间:不小于8小时,数据大小:35 GB,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。,Introduction – VISDRONE (aiskyeye.com)
12.OIRDS,unknown,1类,共23543个目标,UAV123数据集可以分为3个子集
告警方式, 探测频率:300~6000MHz,此外,还对“蓝翼”无人机专业队的未来建设和发展,提出以下三点要求:
数据集功能:目标检测,pick-up,,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。,装备器材展示, 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。
数据集数量:UAV123数据集,包含总共123个视频序列和超过110K帧,使其成为仅次于ALOV300 ++的第二大对象跟踪数据集。,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。, 功耗:不大于5W,“2项制度”,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.
6.CARPK,数据集功能:目标检测,object number: 23543,“3大领域”,采用horizontal bounding boxes (HBB)标注格式
UAVDT:无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com),“云上执法”“1234”体系
目标跟踪数据集整理(六)-----UAV_xwmwanjy666的博客-CSDN博客_uav数据集,ITCVD数据集
Overhead Imagery Research Data Set download | SourceForge.net,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。