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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。,tractor,,下图是很现有数据集的一个比较:,步骤一:使用无人机成像系统对作物田块进行图像采集
遥感目标检测——VEDAI - 飞桨AI Studio (baidu.com),UAVDT:无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com),van,图片
5类,共1800个目标,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
2.确定飞行时间:,引进垂直起降固定翼飞机,续航时间延长到2.5小时,巡航半径扩展到30公里,对京杭大运河苏州段38.9公里航道、阳澄湖120平方公里水面和太湖苏州部分湖区开展巡航。引进无人化自动巡航机库系统,实行每日分时段固定自动巡航,自动返回无人值守机场,明显提高巡航效率。
object number: 3640,NWPU Data Set 遥感影像数据集 - 数据集下载 - 超神经 (hyper.ai),UAV123数据集可以分为3个子集,标注信息:
功耗:不大于5W,实验方法/步骤,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。