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6、目标跟踪数据集整理（六）-----UAV_xwmwanjy666的博客-CSDN博客_uav数据集,11月1日，东莞市消防救援支队无人机专业队在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。 作为广东省首支整建制无人机专业队，这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。,pick-up, 2806 幅航拍图，15 个类别详细标注,truck,。

7、 主机重量: ≤200g,展板展示, 环境适应性：-10°~ +55°C±2 ℃,truck,,来源：https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5

误报率：≤ 3%,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。,数据集数量：UAV123数据集，包含总共123个视频序列和超过110K帧，使其成为仅次于ALOV300 ++的第二大对象跟踪数据集。

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。,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。,来源：,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。,pick-up,

采用horizontal bounding boxes (HBB)标注格式, 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。,van,数据集功能：视频分析、目标检测,car,

“2项制度”,van,,标注信息：,水域教研室展示

96fps，resolution·720p4K。最后所有的视频提供720p，30fps，并完全手工标注。,9类，共3640个目标,苏州交通执法部门在各上级的领导与指导下，进一步研究不同类型无人机的适用范围、执法场景和应用案例，落实上级关于智慧执法、科技执法的工作部署，探索低空经济时代无人机在空中运输监管中的应用场景，在智能交通执法与监管建设中发挥更大作用。

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.,1. 便携性：无人机设计紧凑，易于携带与部署，单兵即可快速完成组装与起飞。,5.UAV123

亚马逊将从其混合设施发射无人机。美国联邦航空管理局 (FAA) 已批准亚马逊的无人机进行超视距 (BVLOS) 飞行，这意味着它们可以在操作员的视线范围之外飞行。,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。

步骤二：如田块面积过大，可采用Pix4D对图像进行拼接,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。,装备器材展示