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4、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。, 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。,Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark,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。

DLR 3K车辆:DLR 3K车辆数据集(Liu and Mattyus, 2015)是另一个设计用于车辆检测的数据集。它包含20张5616 3744航拍图像，空间分辨率为13厘米。它们是在距地面1000米的高空使用DLR 3K摄像机系统(一种近乎实时的机载数字监控系统)在德国慕尼黑地区拍摄的。有14235辆车是通过在图片中使用定向包围框手动标记的。 ,应用无人机在施工现场远空采集直观高清影像资料，发现施工现场安全隐患，监测工地扬尘治理，并结合执法人员地面取证工作，形成完整视音频证据链，为处理重大违章违法行为提供客观、有效证据，有效破解工地现场道路不畅、交通中断、目力不及、取证较难等监管困境。,尽管该项目启动过程经历了许多延迟，但亚马逊表示，自 2022 年开始无人机送货以来，它已经在不到一个小时的时间内向客户运送了数千件物品。该公司还在德克萨斯州的大学城开展业务，并计划在 2025 年开设新的门店。

告警方式,image number: 900,要紧贴无人机科技发展动态，立足东莞“先进制造+科技创新”的区位优势，瞄准城市消防救援堵点和难点，加强队企协作，持续加强无人机救援应用领域研究和装备建设，努力打造适应全灾种多维度立体化的无人机救援体系。

4. 应急救援：在地震、洪水等自然灾害现场，协助搜救人员快速定位被困者。,Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark, 旁向重叠率：无人机在两条平行航线拍照时，位置相近的两张照片的重叠率。,“云上执法”“1234”体系

image size: 5616 * 3744 * 3,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。, 环境适应性：-10°~ +55°C±2 ℃,水上巡航与执法监管,image size: 512 * 512 * 4；1024 * 1024 * 4

影像信息：,采用horizontal bounding boxes (HBB)标注格式,无人机吊运物资,2.确定飞行时间：

9类，共3640个目标,“2项制度”,数据集背景：

近日，东莞市消防救援支队无人机专业队(代号“蓝翼”)在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。据介绍，作为广东省首支整建制无人机专业队，不仅是东莞市消防领域在科技创新和智能化建设方面迈出的重要步伐，也是消防救援能力现代化转型的关键举措，为提升应急响应和处置能力提供了强有力的技术支撑。,其bbox不是coco的格式，给出的是中心点的坐标，宽度和长度以及与x轴形成的角度，具体信息在Dataset Description.pdf中有解释。,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。

包含1种类型的遥感地物目标,步骤三：使用PhenoAI air分析系统对图像进行数据分析，仅需点击三步即可（①标记小区②尺度校正③点击分析）

tractor,,Overhead Imagery Research Data Set download | SourceForge.net,VEDAI数据集,步骤三：使用PhenoAI air分析系统对图像进行数据分析，仅需点击三步即可（①标记小区②尺度校正③点击分析）,揭牌仪式结束后，各位领导就松山湖园区消防重点工作进行了深入交流，并诚邀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科研单位签订了战略合作协议，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技技术突破共生格局。

装备器材展示,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。,数据格式：txt.pnd,西工大韩军伟课题组提出了一种用于光学遥感图像中目标检测的大规模基准数据集“DIOR”，由23463幅图像和190288个目标实例组成，并对近年来基于深度学习的目标检测方法进行了综述。目标类别如下图。大小800 * 800，分辨率0.5m到30m。包括不同季节、不同天气。位置增强。来源Google Earth。,7