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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。,object number: 1800,抛投水域救援弹,步骤二:如田块面积过大,可采用Pix4D对图像进行拼接,12.OIRDS
引进垂直起降固定翼飞机,DLR 3K车辆:DLR 3K车辆数据集(Liu and Mattyus, 2015)是另一个设计用于车辆检测的数据集。它包含20张5616 3744航拍图像,空间分辨率为13厘米。它们是在距地面1000米的高空使用DLR 3K摄像机系统(一种近乎实时的机载数字监控系统)在德国慕尼黑地区拍摄的。有14235辆车是通过在图片中使用定向包围框手动标记的。 ,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。
相比测绘全站仪、卫星遥感、点云等传统的测量方式,无人机拍摄建模(特别是采用倾斜摄影测量技术)具有大范围、高精度、高清晰等优势。,vehicle,数据集来自不同机载传感器的,多模式数据的无人机视觉和机器人技术,并推动了空中监视的计算机视觉和机器人算法的开发。
遥感目标检测——OIRDS - 飞桨AI Studio (baidu.com), 环境适应性:-10°~ +55°C±2 ℃, 旁向重叠率:无人机在两条平行航线拍照时,位置相近的两张照片的重叠率。
其依托松山湖消防救援大队成建制建设,初步编配18人,队员均已通过无人机实训训练及飞手资格考试,将承担东莞市重特大和复杂环境火灾、灾害事故空中侦察、灭火、物资投送等辅助性任务。同时,针对东莞火灾及地形特点,开展研究、训练和测试,探索无人机救援方法,加强东莞市无人机队伍技能培训。,据悉,这款无人机采用了光纤作为核心架构,灵感源自人类神经系统,能够不间断地监控无人机结构的完整性与健康状态。此技术的融入,不仅大幅提升了无人机的运行效能,还极大减少了执行着陆检查的需求,预示着运营成本的显著削减。,利用无人机一体化系统PhenoAI air对作物进行图像采集并分析数据,为研究作物出苗率、覆盖度、出苗面积、植被指数等苗情苗势信息提供高效监测方法,以期实现作物长势的定量评估,为作物精细化管理提供依据,在现代农业生产中具有重要意义。
数据集功能:视频分析、目标检测,水上巡航与执法监管
11月1日,东莞市消防救援支队无人机专业队在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。 作为广东省首支整建制无人机专业队,这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。,ppyoloe实战之VisDrone2019无人机数据-pudn.com,由雷神公司等于2009年发布,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:,1.VisDrone
camping car,,专利摘要显示,本实用新型公开了一种无人机机臂折叠结构,其包括:机体连接座,其内部中空;滑动件,其部分/全部安装于所述机体连接座内部,且与所述机体连接座滑动配合;直线驱动组件,其连接所述滑动件;机臂连接座,其连接无人机的机臂;铰接件,其两端分别对应与所述滑动件、机臂连接座铰接;控制单元,其连接所述直线驱动组件,用于控制所述直线驱动组件动作;以及连接解除单元,其部分设置于所述机体连接座内部,部分位于所述机体连接座外部,用于解除所述直线驱动组件与滑动件的配合关系。本申请可以实现无人机机臂的自动折叠,且可以在电机无法工作时,通过手动操作快速完成机臂折叠。,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。,三是要做到纪律严明,筑牢不断走向胜利的坚强保障