苏州交通执法部门在各上级的领导与指导下，进一步研究不同类型无人机的适用范围、执法场景和应用案例，落实上级关于智慧执法、科技执法的工作部署，探索低空经济时代无人机在空中运输监管中的应用场景，在智能交通执法与监管建设中发挥更大作用。,3.硬件设备：,object number: 23543

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）,农作物苗期阶段的生长状态和健康状况是作物生命周期中的关键时期，决定了后续生长和产量的潜力,传统苗情获取主要依靠植保员田间抽样调查、手动估算，这种方式主观性强、精确度低且费时费力，难以满足当前农业发展要求。,由雷神公司等于2009年发布

这 45 个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、丛林、教堂、圆形农田、云、商业区、密集住宅、沙漠、森林、高速公路、高尔夫球场、地面田径、港口、工业地区、交叉口、岛、湖、草地、中型住宅、移动房屋公园、山、立交桥、宫、停车场、铁路、火车站、矩形农田、河、环形交通枢纽、跑道、海、船舶、雪山、稀疏住宅、体育场、储水箱、网球场、露台、火力发电站和湿地。,这些图像来源包含不同传感器和平台，包括 Google Earth、JL–1 卫星拍摄，以及中国资源卫星数据和应用中心的 GF–2 卫星拍摄。,NWPU Data Set 遥感影像数据集 - 数据集下载 - 超神经 (hyper.ai)

1.了解场地基本信息：,交通运输部公布了全国交通运输行政执法“四基四化”建设典型案例， 苏州市交通运输部门无人机“云上执法”入选 “执法质效提升工作法”典型案例（全国48个）。,即《无人机场景应用实操手册》。系统总结无人机在水上巡航、公路巡查、工程建设、水上救援等执法领域应用的经验做法，助力全省交通运输智慧执法装备体系创新应用攻坚行动，为全省交通运输执法系统提供示范借鉴。,7,利用无人机查处“黑驾培”现场

相比测绘全站仪、卫星遥感、点云等传统的测量方式，无人机拍摄建模（特别是采用倾斜摄影测量技术）具有大范围、高精度、高清晰等优势。,据介绍，“蓝翼”的成立将助力消防救援队伍在灭火救援、抢险救援、社会救助三大领域，精准高效地完成侦察、三维建模、灭火、抛投、照明与喊话等救援步骤，全面提升消防救援队伍空中侦察和消防救援能力，拓展无人机在应急通信、灾情侦察、战勤保障、消防宣传等领域的应用。,9类，共3640个目标

松山湖党工委专职 副书记黄乐瑜在致辞中对 “蓝翼”无人机专业队的成立表示热烈祝贺，对市消防救援支队一直以来关心和支持松山湖消防工作表示衷心感谢！向全体消防指战员的辛勤付出，致以诚挚问候！,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》。, 电源电压适应性:AC(100~240),4

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。, 探测距离：300-500m（受机型和电磁环境影响测试结果不同）,第二，12个视频序列，由价格比较低的无人机不稳定的相机捕获，这些序列拥有低的质量和分辨率，还包含合理的噪声，并完全手工标注。,resolution: 0.1m,即无人机在道路、水上、工程领域的交通运输执法与巡查。

包含1种类型的遥感地物目标,1.2.1 准备工作

作为计算机视觉的重要数据之一，遥感图像对于分析地球信息具有重要的作用。,DOTA 数据集：2806 张遥感图像，近 19 万个标注实例_HyperAI超神经的博客-CSDN博客

发布时间：2017 年 11 月, 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,13.NWPU,水域教研室展示

5,公路运输车辆管理,该数据集包含的是原始图片，不包括注释

image number: 135,2. 自主性：支持预设航线飞行、自主避障等功能，减轻操作员负担，提高侦察效率。,plane,