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8、设备特性,告警方式, 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。
camping car,,UAV123数据集包含了大量的场景,目标,和动作。很自然的,这些序列包含了通常目标跟踪的一些挑战。,即无人机热成像监测、无人机数据互通平台、长续航垂直起降固定翼飞机+基站机场、无人化自动巡航机库系统的运用。
image number: 135,依托“一体化+智慧执法+信用监管”执法新模式建设,探索实施“无人机+执法”,推动调查取证“全景化”,构建从支队系统到江苏省交通运输综合行政执法守护“2.0”系统等多级系统数据互通、资源共享的无人机数据平台。,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。,一是要谋划长远发展,持续推动队伍做大做强。
实验方法/步骤, 连续使用时间:不小于8小时,ITCVD数据集,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。 , 环境适应性:-10°~ +55°C±2 ℃
3. 稳定性:采用先进的飞行控制系统,确保无人机在复杂天气和环境下也能稳定飞行。,3.硬件设备:, 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。,相关链接:http://www.ucassdl.cn/resource.asp
object number: 3640,目标跟踪数据集整理(六)-----UAV_xwmwanjy666的博客-CSDN博客_uav数据集,pixel resolution: 约0.15m,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。
1.2.1 准备工作,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.,pick-up,,由卡昂大学于2015年发布,水域教研室展示
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。,智蓝执法无人机数据互通平台,发布时间:2017 年 11 月,应用无人机在施工现场远空采集直观高清影像资料,发现施工现场安全隐患,监测工地扬尘治理,并结合执法人员地面取证工作,形成完整视音频证据链,为处理重大违章违法行为提供客观、有效证据,有效破解工地现场道路不畅、交通中断、目力不及、取证较难等监管困境。,DOTA 数据集是用于航拍图像中的目标检测的大型图像数据集。它可用于发现和评估航拍图像中的物体。无论从数量还是质量上来说,在同类型数据集中都具有很大优势
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。,即无人机在道路、水上、工程领域的交通运输执法与巡查。
提取自Utah AGRC,水上交通应急救援,image size: 256~640 * 256~640 * 3