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300m半径无人机单兵侦测设备凭借其卓越的侦测性能、高效的识别能力、便捷的告警方式以及广泛的应用场景，成为现代军事、安保及应急救援领域的重要装备。该设备不仅提升了单兵的作战效能和战场感知能力，更为指挥员提供了精准的情报支持，助力决策的科学性与准确性。随着技术的不断进步和应用的深入拓展，该设备必将在更多领域发挥其重要作用。,数据集内容：AU-AIR数据集是第一个用于目标检测的多模式UAV数据集。,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,UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com),Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark

探测类型：全向探测,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。,“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。,References:[1]H. Zhu, X. Chen, W. Dai, K. Fu, Q. Ye, J. Jiao, "Orientation Robust Object Detection in Aerial Images Using Deep Convolutional Neural Network," IEEE Int"l Conf. Image Processing, 2015.

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其bbox不是coco的格式，给出的是中心点的坐标，宽度和长度以及与x轴形成的角度，具体信息在Dataset Description.pdf中有解释。,下图是很现有数据集的一个比较：,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。

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引进垂直起降固定翼飞机，续航时间延长到2.5小时，巡航半径扩展到30公里，对京杭大运河苏州段38.9公里航道、阳澄湖120平方公里水面和太湖苏州部分湖区开展巡航。引进无人化自动巡航机库系统，实行每日分时段固定自动巡航，自动返回无人值守机场，明显提高巡航效率。,西工大韩军伟课题组提出了一种用于光学遥感图像中目标检测的大规模基准数据集“DIOR”，由23463幅图像和190288个目标实例组成，并对近年来基于深度学习的目标检测方法进行了综述。目标类别如下图。大小800 * 800，分辨率0.5m到30m。包括不同季节、不同天气。位置增强。来源Google Earth。,9类，共3640个目标,8.ERA,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。