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数据集功能:视频分析、目标检测,tractor,,此外,记者了解到,目前松山湖消防救援大队无人机专业队还配备包括专为高层火灾设计的大型灭火无人机,可实现40公斤物资吊运的中型载重无人机,装有喷火、抛投、喊话、照明等挂载的多功能无人机、可在狭小空间侦察穿越的穿越机,以及轻型卫星便携站、应急指挥系统等卫星通信装备,可充分展示无人机专业队“察打保”一体,“空天地”融合的消防救援能力。,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。,水域救援类项目展示
object number: 1800,2024年8月,在第七届“绽放杯”5G应用征集智慧城市大赛中,苏州交通执法部门参赛项目“延伸感知触角,5G-A守卫‘东方威尼斯’”,展示了“5G+无人机”多场景水上执法监管的应用方案,针对水上侦查巡航的难点痛点问题,应用无人机构建通感一体化“云上”执法新模式,实现全时全域监管、精准高效执法探索全新路径,以“通”+“感”共筑水上监管防线,在全国2880余个竞赛项目中脱颖而出,荣获全国二等奖。
数据集内容:随着无人驾驶飞机(UAV)的广泛普及,已经制作了大量的航拍视频。人们筛选如此大的数据并理解其内容是不现实的。因此,对无人机视频自动理解的方法学研究至关重要。,抛投水域救援弹,无人机应用展示,无人机吊运物资
object number: 3640,4
东莞市消防救援支队“蓝翼”无人机专业队揭牌仪式,2. 自主性:支持预设航线飞行、自主避障等功能,减轻操作员负担,提高侦察效率。,要坚持纪律队伍建设标准,落实“两严两准”要求,在日常管理中,做到严格教育、严格训练、严格管理、严格要求;在各类灾害事故处置中,敢于当先锋、打头阵、挑大梁。坚持干在实处、走在前列,勇于变革、勇于创新,积极学习借鉴全国各地的先进经验和技术为我所用,不断创造综合应急救援先进经验,不断涌现应急救援先进典型,不断树立国家综合性消防救援队伍良好形象。
构建无人智能化体系,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:,目标跟踪数据集整理(六)-----UAV_xwmwanjy666的博客-CSDN博客_uav数据集,一是要谋划长远发展,持续推动队伍做大做强。,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。
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。, 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。
truck,,无人机穿越侦察,引进垂直起降固定翼飞机,利用无人机监管工程运输车辆
“3大领域”,由University of Twente Research Information于2018年发布,实验方法/步骤
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。,由University of Twente Research Information于2018年发布,9类,共3640个目标,truck