
主机重量: ≤200g, 航向重叠率:无人机在一条航线前进拍照时,前后两张照片的重叠率。,2023年以来,苏州市支队开展水上巡航680余架次、工程执法检查45次、机动车驾驶培训检查11次、水上搜救6次,参加各类应急演练9次,累计巡航7318公里,直接或参与取证处罚案件50余起,在监测、巡查、取证等方面发挥重要作用,有力推动了执法质量效能提升。,公路运输车辆管理
注:在实际作业中:设定的重叠度一般为:航向80%,旁向75-80%。,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。
专利摘要显示,本实用新型公开了一种无人机机臂折叠结构,其包括:机体连接座,其内部中空;滑动件,其部分/全部安装于所述机体连接座内部,且与所述机体连接座滑动配合;直线驱动组件,其连接所述滑动件;机臂连接座,其连接无人机的机臂;铰接件,其两端分别对应与所述滑动件、机臂连接座铰接;控制单元,其连接所述直线驱动组件,用于控制所述直线驱动组件动作;以及连接解除单元,其部分设置于所述机体连接座内部,部分位于所述机体连接座外部,用于解除所述直线驱动组件与滑动件的配合关系。本申请可以实现无人机机臂的自动折叠,且可以在电机无法工作时,通过手动操作快速完成机臂折叠。,探索使用无人机对船舶运输渣土(泥浆)进行空中夜视侦察,充分发挥其隐匿性、快速性特点,主要解决船舶倾倒工程渣土(泥浆)频发于夜间和偏远水域,针对当事船舶驾驶人员对于水上巡航执法反侦察的困境,取得良好成效。在通航水域监管方面,执法人员定期、高频度对监管水域进行无人机空中安全巡查,及时处置桨板、皮划艇驶入航道、船舶非法营运等安全隐患,有力地补充了传统巡查存在的安全监管覆盖面不足、不及时等问题。,利用无人机发现施工现场问题隐患,依托“一体化+智慧执法+信用监管”执法新模式建设,探索实施“无人机+执法”,推动调查取证“全景化”,构建从支队系统到江苏省交通运输综合行政执法守护“2.0”系统等多级系统数据互通、资源共享的无人机数据平台。,11月6日消息,据报道,英国南安普顿大学的研究人员正在进行一项突破性实验,测试一款装备了创新“神经系统”的无人机。
技术指标:,一是要谋划长远发展,持续推动队伍做大做强。,实验方法/步骤
可充电锂离子电池,pick-up,tractor,,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。
object number: 1800,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。, 用户感知:指示灯、声音,第一,103个视频序列,由专业的高级的无人机稳定可控的相机捕获,高度5~25meters,frame rates30
现场操作展示, 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。,3. 安全保卫:适用于重要设施、活动现场的安全检查与监视。,告警方式
Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark,5类,共1800个目标,“云上执法”“1234”体系
“3大领域”,1. 军事侦察:用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。
提取自航拍影像,3. 安全保卫:适用于重要设施、活动现场的安全检查与监视。,1.2.1 准备工作,仪式前,市消防救援支队领导与园区主要领导参观了水域教研室、真烟真火实训基地等消防专业力量建设。随后参观了无人机专业队相关车辆器材、无人机操法展示,真切感受到了“低空经济”在消防领域的实战应用。包括配备的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。充分展示了无人机专业队“察打保”一体,“空天地”融合的新质战斗力。,References:[1]H. Zhu, X. Chen, W. Dai, K. Fu, Q. Ye, J. Jiao, "Orientation Robust Object Detection in Aerial Images Using Deep Convolutional Neural Network," IEEE Int"l Conf. Image Processing, 2015.