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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）。,构建无人智能化体系,提取自USGS、DARPA、VIVID,11月6日消息，据报道，英国南安普顿大学的研究人员正在进行一项突破性实验，测试一款装备了创新“神经系统”的无人机。

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。, 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。,resolution: 0.1m

环境适应性：-10°~ +55°C±2 ℃,近日，东莞市消防救援支队无人机专业队(代号“蓝翼”)在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。据介绍，作为广东省首支整建制无人机专业队，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。,据了解，“蓝翼”是全广东第一支无人机消防救援专业队，致力于建设新型通信队伍，构建无人智能化体系，定位为“立足东莞，支援全省，面向全国”。,构建无人智能化体系

即《无人机场景应用实操手册》。系统总结无人机在水上巡航、公路巡查、工程建设、水上救援等执法领域应用的经验做法，助力全省交通运输智慧执法装备体系创新应用攻坚行动，为全省交通运输执法系统提供示范借鉴。,影像信息：

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水域救援类项目展示,数据集数量：在这项工作中，提出了一个大型的数据集，称为ERA（航拍视频中的事件识别），由2864个视频组成，每个视频都包含一个来自25个不同类别的标签，对应于展开5秒640*640大小的视频。,这些图像来源包含不同传感器和平台，包括 Google Earth、JL–1 卫星拍摄，以及中国资源卫星数据和应用中心的 GF–2 卫星拍摄。,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。

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。,6, 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。,二是紧贴实战需求，打造攻坚克难的尖刀队伍。

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.,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。

图片,水域救援类项目展示, 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。,vehicle