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4、要紧贴无人机科技发展动态，立足东莞“先进制造+科技创新”的区位优势，瞄准城市消防救援堵点和难点，加强队企协作，持续加强无人机救援应用领域研究和装备建设，努力打造适应全灾种多维度立体化的无人机救援体系。,利用无人机查处“黑驾培”现场,image number: 135,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。,“1本手册”

由University of Twente Research Information于2018年发布,UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com)

数据集功能：目标检测,5.UAV123,12.OIRDS

利用无人机取证渣土违规运输,数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。,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。

数据集介绍,实验方法/步骤

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