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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。,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。,11月1日，东莞市消防救援支队无人机专业队在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。 作为广东省首支整建制无人机专业队，这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。,包含1种类型的遥感地物目标

1.2.1 准备工作,二是紧贴实战需求，打造攻坚克难的尖刀队伍。,来源：https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5

6, 随着航空摄影技术的不断发展，无人机倾斜摄影测量技术出现了。传统航空摄影采用正摄角度采集影像，而倾斜摄影测量运用多角度相机同步获取地面物体各个角度高分辨率的航摄影像。,数据集内容：,其依托松山湖消防救援大队成建制建设，初步编配18人，队员均已通过无人机实训训练及飞手资格考试，将承担东莞市重特大和复杂环境火灾、灾害事故空中侦察、灭火、物资投送等辅助性任务。同时，针对东莞火灾及地形特点，开展研究、训练和测试，探索无人机救援方法，加强东莞市无人机队伍技能培训。

11月1日，东莞市消防救援支队无人机专业队在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。 作为广东省首支整建制无人机专业队，这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。,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。,应用场景, 故障提示：低电量告警指示,提取自航拍影像

该数据集由西北工业大学发布，相关论文有《Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art》。,96fps，resolution·720p4K。最后所有的视频提供720p，30fps，并完全手工标注。,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。,包含5种类型的遥感地物目标, 用户感知：指示灯、声音

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,遥感目标检测——OIRDS - 飞桨AI Studio (baidu.com),近年来，苏州市交通运输部门认真贯彻全省“一体化+智慧执法+信用监管”交通综合执法新模式，积极探索“无人机+执法”路径，2021年成立 “智蓝无人机执法工作室”以来，创新打造“云上执法”品牌，全力构建“水陆空一体化”无人机执法模式。目前，全市交通运输执法系统拥有微、轻、小型各类无人机44台（垂起固定翼无人机1台+基站机场1个），无人机持证人员62人，构建起市县两级无人机矩阵。,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。

Overhead Imagery Research Data Set download | SourceForge.net,利用无人机抛投救生圈、开展水上救援, 连续使用时间：不小于8小时,此外，记者了解到，目前松山湖消防救援大队无人机专业队还配备包括专为高层火灾设计的大型灭火无人机，可实现40公斤物资吊运的中型载重无人机，装有喷火、抛投、喊话、照明等挂载的多功能无人机、可在狭小空间侦察穿越的穿越机，以及轻型卫星便携站、应急指挥系统等卫星通信装备，可充分展示无人机专业队“察打保”一体，“空天地”融合的消防救援能力。,构建无人机数据互通平台