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3、伴随着假期的结束，各位魂师大人又纷纷投入到工作（不）与（想）学习（上）当（班）中，而当我们感叹假期如此短暂的同时，似乎感觉距离上次游戏版本更新已经时隔好久，而特别是其中的副本关卡彩蛋已经被许多玩家所遗忘。；

4、亚马逊正在使用其最新的 MK30 无人机，该无人机可承载高达 5 磅的重量，同时飞行距离增加一倍，运行时安静 50％，比之前的型号更耐用，之前的型号有时会在测试中坠毁和起火。,要坚持纪律队伍建设标准，落实“两严两准”要求，在日常管理中，做到严格教育、严格训练、严格管理、严格要求；在各类灾害事故处置中，敢于当先锋、打头阵、挑大梁。坚持干在实处、走在前列，勇于变革、勇于创新，积极学习借鉴全国各地的先进经验和技术为我所用，不断创造综合应急救援先进经验，不断涌现应急救援先进典型，不断树立国家综合性消防救援队伍良好形象。,引进垂直起降固定翼飞机,加强合作向科技要战斗力,通过无人机空中监控、数据共享，发现、确定未按要求落实扬尘防治措施车辆、涉嫌超限车辆，固定证据并约谈运输企业，要求运输企业落实生产主体责任，防范道路运输安全隐患。

4. 长续航：优化电池与动力系统，延长无人机的飞行时间，满足长时间侦察需求。,引进垂直起降固定翼飞机,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。,包含9种类型的遥感地物目标,由雷神公司等于2009年发布

水上交通应急救援,智蓝无人机,加强合作向科技要战斗力,DOTA 数据集便是用于航拍图像中目标检测的图像数据集，其被用于发现和评估航拍图像中的物体。

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。, 故障提示：低电量告警指示,1. 军事侦察：用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。,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。 ,1

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。,pixel resolution: 约0.15m,image size: 256~640 * 256~640 * 3,智蓝无人机“云上执法”

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。,构建无人智能化体系,image number: 1210

数据集数量：AU-AIR数据集包括2小时的原始视频，32823个标记的帧，132034个对象实例，与交通监控有关的8个对象类别,UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。,识别能力,无人机吊运物资,包括512*512、1024*1024两种尺寸数据，每种数据包含rgb、nir2种图像，共4波段

实验方法/步骤,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。,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。

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。,来源：,pixel resolution: 约0.15m,构建无人智能化体系

引进垂直起降固定翼飞机, 误报率：≤ 3%,第三，8个合成的视频序列，由我们提出的UAV模拟器。目标随着预先定义的轨迹移动，使用Unreal Game Engine rendered，同时自动标注在30fps，同时也可以获得目标mask/segmentation,“3大领域”,道路运输安全风险隐患防范