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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。,3.硬件设备：, 电源电压适应性:AC(100~240)

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。,pick-up,数据集内容：UAV123是一个从低空无人机捕获的视频跟踪数据集，目标功能在于长期空中跟踪（UAV20L）。,1,数据集背景：

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。,提取自USGS、DARPA、VIVID,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

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数据集内容：AU-AIR数据集是第一个用于目标检测的多模式UAV数据集。,加强合作向科技要战斗力,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.,*分析结果自动弹出(精准分割各植被的轮廓标记图及数据汇总表),数据集共计 2806 幅航拍图，每张图像的像素尺寸在 800*800 到 4000*4000 的范围内，其中包含不同尺度、方向和形状的物体。之后这些 DOTA 图像经由专家使用 15 个常见目标类别进行注释，包括：飞机，轮船，储罐，棒球场，网球场，篮球场，地面跑道，港口，桥梁，大型车辆，小型车辆，直升机，环形交叉路口，足球场和篮球场。

object number: 1800,11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。,2.DOTA, 正午地面的阴影最小，此时的光照强度大且太阳高度角小，若天气条件不好会导致采集到的建筑物阴面空中三角测量匹配精度差、纹理模糊且亮度低，会影响建模的最终效果。,尽管该项目启动过程经历了许多延迟，但亚马逊表示，自 2022 年开始无人机送货以来，它已经在不到一个小时的时间内向客户运送了数千件物品。该公司还在德克萨斯州的大学城开展业务，并计划在 2025 年开设新的门店。