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构建无人机数据互通平台,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。,CARPK Dataset | Papers With Code,开展无人机热成像模式在水上搜救工作的可行性应用研究,通过热成像技术,可以清晰分辨出水面上的不同物体,实现人机联防,尤其适用于太湖水面广阔水域、大雾或夜间等视线条件不佳的情况,助力提升水上搜救的科学性、精准性、时效性。2023年以来,应用无人机进行湖区执法巡查、检查及搜救辅助等工作60余次。
利用无人机监管工程运输车辆,NWPU Dataset 是一个遥感影像数据集,其中 NWPU-RESISC45 Dataset 是由西北工业大学创建的遥感图像场景分类可用基准,该数据集包含像素大小为 256*256 共计 31500 张图像,涵盖 45 个场景类别,其中每个类别有 700 张图像。
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注:在实际作业中:设定的重叠度一般为:航向80%,旁向75-80%。,该公司声称,这是第一家同时推出符合 FAA 要求的新设施和 BVLOS 无人机服务的公司。,金融界2024年11月7日消息,国家知识产权局信息显示,普宙科技有限公司取得一项名为“一种无人机机臂折叠结构”的专利,授权公告号CN 221954601 U,申请日期为2023年12月。, 最佳拍摄条件为:在光线充足且风速较小的天气的10点-16点。
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。 ,本方案提出的方法可实现大面积作物苗情苗势的快速监测,在中、小尺度范围内,低空无人机遥感克服了人工调查效率低、卫星遥感分辨率不足以及云层干扰等外界条件的限制,在作物生长季,利用PhenoAI air提取作物出苗率(株数)、覆盖度、出苗面积等苗情信息并结合ExG、NDGI、NGRDI等植被指数信息,能客观估测作物的产量。,加强合作向科技要战斗力,无人机穿越侦察,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。
据了解,“蓝翼”是全广东第一支无人机消防救援专业队,致力于建设新型通信队伍,构建无人智能化体系,定位为“立足东莞,支援全省,面向全国”。,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。,数据集图片:,DOTA 数据集是用于航拍图像中的目标检测的大型图像数据集。它可用于发现和评估航拍图像中的物体。无论从数量还是质量上来说,在同类型数据集中都具有很大优势
“3大领域”,1.2.1 准备工作,包含5种类型的遥感地物目标
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. ,汽车停车场数据集(CARPK)包含了无人机(PHANTOM 3 PROFESSIONAL)从4个不同的停车场收集的近9万辆汽车。这些图像是在大约40米高度的无人机视角下收集的。每辆车用边界框标注图像集。所有标记的边界框都已很好地记录了左上角的点和右下角的点。它支持对象计数、对象本地化以及对边界框中的注释格式的进一步研究。, 探测频率:300~6000MHz,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。