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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。,4,和无人化自动巡航机库系统,东莞市消防救援支队支队长陈全、副支队长黄小东，以及松山湖党工委专职副书记黄乐瑜等领导出席揭牌仪式。松山湖财政国资金融局、应急管理分局、科技创新局、工业和信息化局的相关领导和松山湖消防救援大队全体人员也共同见证了这一重要时刻。仪式还特别邀请了中山大学、广东省智能机器人研究院的专家学者，以及广州中科云图、中山福昆、成至智能等企业代表参与。仪式由松山湖消防救援大队教导员陈树源主持。,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。

VisDrone2022数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集。基准数据集由 265，228 帧和 10，209 张静态图像组成的 400 个视频片段组成，由各种无人机摄像头捕获，涵盖广泛的方面，包括位置（取自中国相隔数千公里的 14 个不同城市）、环境（城市和乡村）、物体（行人、车辆、自行车等）和密度（稀疏和拥挤的场景）。请注意，数据集是使用各种无人机平台（即具有不同型号的无人机）在不同的场景以及各种天气和照明条件下收集的。这些帧使用超过 260 万个边界框或经常感兴趣的目标点（如行人、汽车、自行车和三轮车）手动注释。还提供了一些重要属性，包括场景可见性、对象类和遮挡，以提高数据利用率。,居住在西谷凤凰城都会区的客户有资格通过 Prime Air 接收包裹，并将获得超过 50,000 种日常必需品，包括家庭、美容和办公/科技用品——亚马逊声称这是其迄今为止最大的快速无人机送货选择。,数据集中用标注有定向的边界框标注, 最低探测高度：0 m,公路运输车辆管理

3. 安全保卫：适用于重要设施、活动现场的安全检查与监视。,Overhead Imagery Research Data Set download | SourceForge.net,水上交通应急救援

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. ,无人机吊运物资,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）,object number: 3640, 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。

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。,下图是很现有数据集的一个比较：,“1本手册”

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