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ITCVD Dataset — University of Twente Research Information,数据集功能：视频分析、目标检测, 注：在实际作业中：设定的重叠度一般为：航向80%，旁向75-80%。,数据集功能：目标检测,object number: 23543

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.,提取自USGS、DARPA、VIVID,亚马逊将从其混合设施发射无人机。美国联邦航空管理局 (FAA) 已批准亚马逊的无人机进行超视距 (BVLOS) 飞行，这意味着它们可以在操作员的视线范围之外飞行。, 正午地面的阴影最小，此时的光照强度大且太阳高度角小，若天气条件不好会导致采集到的建筑物阴面空中三角测量匹配精度差、纹理模糊且亮度低，会影响建模的最终效果。,识别能力

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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。,3.硬件设备：,Dataset of Object Detection in Aerial Images，中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室标注的，只包含两类目标：汽车，飞机，以及背景负样本。样本数量如下：,image size: 512 * 512 * 4；1024 * 1024 * 4

无人机应用展示,随着遥感技术的发展，针对大田环境中作物苗情信息人工采集困难、误差大、效率低等问题，无人机具有效率高、成本低、操作灵活、更适合复杂农田环境等特点，不仅克服了人工获取影像数据的困难，还可减少人体接触对农作物的损害，为大范围农情信息获取提供了新的技术手段。,2, 环境适应性：-10°~ +55°C±2 ℃, 相比测绘全站仪、卫星遥感、点云等传统的测量方式，无人机拍摄建模（特别是采用倾斜摄影测量技术）具有大范围、高精度、高清晰等优势。

“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。,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。, 主机重量: ≤200g

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：,金融界2024年11月7日消息，国家知识产权局信息显示，普宙科技有限公司取得一项名为“一种无人机机臂折叠结构”的专利，授权公告号CN 221954601 U，申请日期为2023年12月。,UAV123数据集可以分为3个子集,数据集功能：视频分析、目标检测,数据集数量：在这项工作中，提出了一个大型的数据集，称为ERA（航拍视频中的事件识别），由2864个视频组成，每个视频都包含一个来自25个不同类别的标签，对应于展开5秒640*640大小的视频。

即无人机在道路、水上、工程领域的交通运输执法与巡查。,农作物苗期阶段的生长状态和健康状况是作物生命周期中的关键时期，决定了后续生长和产量的潜力,传统苗情获取主要依靠植保员田间抽样调查、手动估算，这种方式主观性强、精确度低且费时费力，难以满足当前农业发展要求。,数据集背景：