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利用无人机一体化系统PhenoAI air对作物进行图像采集并分析数据，为研究作物出苗率、覆盖度、出苗面积、植被指数等苗情苗势信息提供高效监测方法，以期实现作物长势的定量评估，为作物精细化管理提供依据，在现代农业生产中具有重要意义。,汽车停车场数据集(CARPK)包含了无人机(PHANTOM 3 PROFESSIONAL)从4个不同的停车场收集的近9万辆汽车。这些图像是在大约40米高度的无人机视角下收集的。每辆车用边界框标注图像集。所有标记的边界框都已很好地记录了左上角的点和右下角的点。它支持对象计数、对象本地化以及对边界框中的注释格式的进一步研究。,加强合作向科技要战斗力,pick-up,, 最佳拍摄条件为：在光线充足且风速较小的天气的10点-16点。

探测距离：300-500m（受机型和电磁环境影响测试结果不同）,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,该数据集包含的是原始图片，不包括注释

1.了解场地基本信息：,2. 反恐行动：在城市反恐、劫持事件等场景中，提供隐蔽侦察和实时情报支持。,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。,实验方法/步骤

来源：,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：,10.ITCVD

image size: 512 * 512 * 4；1024 * 1024 * 4, 连续使用时间：不小于8小时,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。,3. 稳定性：采用先进的飞行控制系统，确保无人机在复杂天气和环境下也能稳定飞行。,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。

该公司声称，这是第一家同时推出符合 FAA 要求的新设施和 BVLOS 无人机服务的公司。,DOTA 数据集：2806 张遥感图像，近 19 万个标注实例_HyperAI超神经的博客-CSDN博客,1

一旦侦测到异常情况或潜在威胁，设备将立即通过无线传输方式向操作员发出告警信号。告警信息包括目标位置、类型、威胁等级等关键信息，帮助操作员迅速做出反应。此外，设备还支持远程操控下的实时视频传输，使操作员能够直观了解现场情况。, 最低探测高度：0 m,car,,12.OIRDS

数据集内容：AU-AIR数据集是第一个用于目标检测的多模式UAV数据集。,有效探测常见民用无人机遥控器及控制链路信号，探测距离 远