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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）,系统内置了先进的光学散斑技术，能够即时捕获无人机的应力分布与形变信息。这些信息以光信号形式迅速传递至地面控制站，由人工智能算法进行深入分析，从而精确评估无人机的健康状态，并预先识别潜在故障。,1.2 拍摄流程

数据集中用标注有定向的边界框标注,类别数：15 类, 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。,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。,数据集数量：AU-AIR数据集包括2小时的原始视频，32823个标记的帧，132034个对象实例，与交通监控有关的8个对象类别

1.了解场地基本信息：,利用无人机热成像功能提升应急搜救效率,truck,,加强合作向科技要战斗力, 2806 幅航拍图，15 个类别详细标注

二是紧贴实战需求，打造攻坚克难的尖刀队伍。,object number: 1800,水域教研室展示,“黑驾培”安全隐患一直是城市交通运输监管的一大痛点。这些培训者和受训人没有足够的安全保护意识和措施，给道路上依规正常行驶的车辆带来极大安全风险。“黑驾培”在开展“教学”时，会安排人员在周围放哨，发现执法人员前往处置时，就会提前“预警”，让培训者逃之夭夭。执法人员可应用无人机对违法违规驾培行为先行取证，锁定违法行为具体实施车辆，随后指挥执法检查人员进行精准打击，解决传统执法模式存在的“抓现行难、固定证据难”等问题，有效打击并降低了违法驾驶行为带来的道路运输安全风险。

ITCVD Dataset — University of Twente Research Information,水上巡航与执法监管, 最低探测高度：0 m,水域救援类项目展示,揭牌仪式结束后，各位领导就松山湖园区消防重点工作进行了深入交流，并诚邀中山大学广东省消防科学与智能应急技术重点实验室、广州中科云图智能科技有限公司、中山福昆航空科技有限公司等科研单位签订了战略合作协议，以优势互补、互惠互利、资源共享的原则促进科研合作，形成消防无人机应用和科技技术突破共生格局。

参观现场,2. 反恐行动：在城市反恐、劫持事件等场景中，提供隐蔽侦察和实时情报支持。,UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com)

“4个特色”,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：,9.VEDAI,交通运输部公布了全国交通运输行政执法“四基四化”建设典型案例， 苏州市交通运输部门无人机“云上执法”入选 “执法质效提升工作法”典型案例（全国48个）。,Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark

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。,步骤一：使用无人机成像系统对作物田块进行图像采集,3,无人机喷火消灭马蜂窝

利用无人机发现施工现场问题隐患,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。,产品易于使用，高度便携设计，仅需简单技术培训即可使用,相关链接：http://www.ucassdl.cn/resource.asp

3,image size: 5616 * 3744 * 3,构建无人机数据互通平台,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。,2