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1.2 拍摄流程,NWPU Dataset 是一个遥感影像数据集，其中 NWPU-RESISC45 Dataset 是由西北工业大学创建的遥感图像场景分类可用基准，该数据集包含像素大小为 256*256 共计 31500 张图像，涵盖 45 个场景类别，其中每个类别有 700 张图像。,即无人机在道路、水上、工程领域的交通运输执法与巡查。

3.硬件设备：,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。,3.UCAS-AOD

探测距离：300-500m（受机型和电磁环境影响测试结果不同）,随着遥感技术的发展，针对大田环境中作物苗情信息人工采集困难、误差大、效率低等问题，无人机具有效率高、成本低、操作灵活、更适合复杂农田环境等特点，不仅克服了人工获取影像数据的困难，还可减少人体接触对农作物的损害，为大范围农情信息获取提供了新的技术手段。,Introduction – VISDRONE (aiskyeye.com),识别能力,类别数：15 类

功耗:不大于5W,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。,包括512*512、1024*1024两种尺寸数据，每种数据包含rgb、nir2种图像，共4波段

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）。,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。,pick-up,, 主机重量: ≤200g

亚马逊将从其混合设施发射无人机。美国联邦航空管理局 (FAA) 已批准亚马逊的无人机进行超视距 (BVLOS) 飞行，这意味着它们可以在操作员的视线范围之外飞行。,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。

car,利用无人机发现、取证非法载客,pixel resolution: 0.125 m,数据集功能：目标检测,包含数量：2806 张航拍图片

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。,仪式上，东莞市消防救援支队副支队长黄小东宣读了《东莞市消防救援支队无人机专业队组建方案》，详细介绍了队伍的组建背景、目标任务、人员编制、装备配置以及未来发展规划。,无人机喷火消灭马蜂窝,步骤三：使用PhenoAI air分析系统对图像进行数据分析，仅需点击三步即可（①标记小区②尺度校正③点击分析）

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。, 注：在实际作业中：设定的重叠度一般为：航向80%，旁向75-80%。,UAV123数据集可以分为3个子集,UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。,数据大小：35 GB