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image number: 900,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。, 2806 幅航拍图,15 个类别详细标注,9.VEDAI,揭牌成立
作为计算机视觉的重要数据之一,遥感图像对于分析地球信息具有重要的作用。,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。,道路运输安全风险隐患防范, 正午地面的阴影最小,此时的光照强度大且太阳高度角小,若天气条件不好会导致采集到的建筑物阴面空中三角测量匹配精度差、纹理模糊且亮度低,会影响建模的最终效果。,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)。
告警方式,13.NWPU, 航向重叠率:无人机在一条航线前进拍照时,前后两张照片的重叠率。,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, 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。
水上巡航与执法监管,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。, 探测类型:全向探测, 在规划航线之前,首先要了解场地。应提前了解场地的范围、地貌、树木遮挡情况、建筑和树木高度等,这将为后续的规划航线提供帮助。若有精度要求,则应根据地面分辨率,计算相对航高。,图片尺寸:800 * 800~4000*4000
pixel resolution: 0.125 m,此前,亚马逊宣布关闭位于加利福尼亚州洛克福德的测试区。新的托利森配送中心首次将无人机配送整合到亚马逊的配送网络中,无人机将部署在配送中心旁边。,来源:https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5
1.了解场地基本信息:,van,,2023年以来,苏州市支队开展水上巡航680余架次、工程执法检查45次、机动车驾驶培训检查11次、水上搜救6次,参加各类应急演练9次,累计巡航7318公里,直接或参与取证处罚案件50余起,在监测、巡查、取证等方面发挥重要作用,有力推动了执法质量效能提升。
pick-up,,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。,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。,技术亮点
UAVDT基准由100个视频序列组成,这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的,代表各种常见场景,包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧(fps)的速度录制,JPEG图像分辨率为1080×540像素。,image size: 512 * 512 * 4;1024 * 1024 * 4,5类,共1800个目标