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参考：D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Object Detection and Tracking", European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018. ,OIRDS数据集,数据集来自不同机载传感器的，多模式数据的无人机视觉和机器人技术，并推动了空中监视的计算机视觉和机器人算法的开发。,遥感目标检测——OIRDS - 飞桨AI Studio (baidu.com)

产品易于使用，高度便携设计，仅需简单技术培训即可使用,来源：,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。, 连续使用时间：不小于8小时

揭牌仪式后，东莞市消防救援支队与中山大学广东省消防科学与智能应急技术重点实验室、广州中科云图智能科技有限公司、中山福昆航空科技有限公司等单位签订战略合作协议，以优势互补、互惠互利、资源共享的原则促进科研合作，形成消防无人机应用和科学技术突破共生格局。(羊城晚报),image number: 135

9.VEDAI,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。,揭牌成立,1.了解场地基本信息：,利用无人机抛投救生圈、开展水上救援

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。,ITCVD Dataset — University of Twente Research Information