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提取自USGS、DARPA、VIVID,利用无人机查处“黑驾培”现场,数据大小：35 GB, 探测频率：300~6000MHz

1.2 拍摄流程,在装备配备方面，松山湖消防救援大队目前配备固定机场1套，无人机6架，单兵防护、移动照明、发电、图形工作站等专业器材15件。东莞市消防救援支队同步将特勤一站大载荷大型无人机调配到松山湖列装执勤。广东省消防救援总队调派无人机指挥车一辆，作为无人机专业队专用车和移动机场。,此外，东莞消防还将整合多个部门资源，发挥无人机在综合应急救援中的应用，以此提升城市火灾、抗洪抢险、社会救援等应急救援的综合调度指挥水平。与此同时，新成立的无人机专业队还结合传统的综合应急救援手段，提升应对处置各类灾害事故能力，在综合应急救援中更好地使用好无人机这双“空中之眼”。,研究人员强调，这一创新方法能显著减少因检查导致的服务中断，将运营效率提升至新高度。, 在介绍航线规划时，首先明确一个基本情况：为了保证建模软件识别的准确性，航拍的照片之间需要保证一定的重叠率，结合无人机拍摄就产生了两个新概念——旁向重叠率和航向重叠率。

9.VEDAI,公路运输车辆管理

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。,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。,12.OIRDS, 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。

智蓝无人机,该公司声称，这是第一家同时推出符合 FAA 要求的新设施和 BVLOS 无人机服务的公司。,13.NWPU

数据集数量：在这项工作中，提出了一个大型的数据集，称为ERA（航拍视频中的事件识别），由2864个视频组成，每个视频都包含一个来自25个不同类别的标签，对应于展开5秒640*640大小的视频。,object number: 23543,水上巡航与执法监管,resolution: 0.1m

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。,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。,NWPU Data Set 遥感影像数据集 - 数据集下载 - 超神经 (hyper.ai),完全注释的 DOTA 图像包含 188282 个实例，每个实例均由任意四边形进行标记。

5.UAV123,图片,van,,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！

第一，103个视频序列，由专业的高级的无人机稳定可控的相机捕获，高度5~25meters，frame rates30,NWPU Data Set 遥感影像数据集 - 数据集下载 - 超神经 (hyper.ai)

揭牌成立,camping car,,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。,此外，还对“蓝翼”无人机专业队的未来建设和发展，提出以下三点要求：

CARPK Dataset | Papers With Code,图片,即无人机在道路、水上、工程领域的交通运输执法与巡查。,我市交通运输部门加强智蓝无人机执法工作室“云上执法”建设，逐步形成一套实用性、操作性强的“1234”体系，即“1本手册、2项制度、3大领域、4个特色”的制度化、体系化“云上执法”模式。,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。