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“2项制度”,Dataset of Object Detection in Aerial Images，中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室标注的，只包含两类目标：汽车，飞机，以及背景负样本。样本数量如下：,数据格式：txt.pnd,car,,亚马逊正在使用其最新的 MK30 无人机，该无人机可承载高达 5 磅的重量，同时飞行距离增加一倍，运行时安静 50％，比之前的型号更耐用，之前的型号有时会在测试中坠毁和起火。

5,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。,近日，东莞市消防救援支队无人机专业队(代号“蓝翼”)在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。据介绍，作为广东省首支整建制无人机专业队，不仅是东莞市消防领域在科技创新和智能化建设方面迈出的重要步伐，也是消防救援能力现代化转型的关键举措，为提升应急响应和处置能力提供了强有力的技术支撑。

道路运输安全风险隐患防范,9.VEDAI

8.ERA, 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。,7.AU-Air

truck,, 在规划航线之前，首先要了解场地。应提前了解场地的范围、地貌、树木遮挡情况、建筑和树木高度等，这将为后续的规划航线提供帮助。若有精度要求，则应根据地面分辨率，计算相对航高。,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。

DOTA 数据集便是用于航拍图像中目标检测的图像数据集，其被用于发现和评估航拍图像中的物体。, 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。,三是要做到纪律严明，筑牢不断走向胜利的坚强保障,“3大领域”

300m半径无人机单兵侦测设备凭借其卓越的侦测性能、高效的识别能力、便捷的告警方式以及广泛的应用场景，成为现代军事、安保及应急救援领域的重要装备。该设备不仅提升了单兵的作战效能和战场感知能力，更为指挥员提供了精准的情报支持，助力决策的科学性与准确性。随着技术的不断进步和应用的深入拓展，该设备必将在更多领域发挥其重要作用。,步骤二：如田块面积过大，可采用Pix4D对图像进行拼接,应用场景,“3大领域”,采用oriented bounding boxes(OBB)标注格式

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,应用无人机在施工现场远空采集直观高清影像资料，发现施工现场安全隐患，监测工地扬尘治理，并结合执法人员地面取证工作，形成完整视音频证据链，为处理重大违章违法行为提供客观、有效证据，有效破解工地现场道路不畅、交通中断、目力不及、取证较难等监管困境。,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。, 故障提示：低电量告警指示

无人机视角的这10个数据集，千万不要错过！ - 知乎 (zhihu.com),利用无人机发现施工现场问题隐患