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下图是很现有数据集的一个比较：,数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。,要立足“全灾种、大应急”任务需求，突出科技型和实用性相结合，持续优化训练科目，加强人机结合，在火场侦查、定位火源、实时监测、救援辅助等环节下功夫，加快项目研发和成果转化，为不同灾害类型事故处置提供强大的信息支撑，全面提升全域快速投送力量能力，形成快速反应的尖刀力量！

遥感目标检测——VEDAI - 飞桨AI Studio (baidu.com), 最佳拍摄条件为：在光线充足且风速较小的天气的10点-16点。, 误报率：≤ 3%

告警方式,UAV123数据集可以分为3个子集,鞭牛士报道，11月6日消息，据外电报道，亚马逊正在其位于亚利桑那州托利森的当日送达站点启动无人机送货业务。,结论:,VisDrone2022数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集。基准数据集由 265，228 帧和 10，209 张静态图像组成的 400 个视频片段组成，由各种无人机摄像头捕获，涵盖广泛的方面，包括位置（取自中国相隔数千公里的 14 个不同城市）、环境（城市和乡村）、物体（行人、车辆、自行车等）和密度（稀疏和拥挤的场景）。请注意，数据集是使用各种无人机平台（即具有不同型号的无人机）在不同的场景以及各种天气和照明条件下收集的。这些帧使用超过 260 万个边界框或经常感兴趣的目标点（如行人、汽车、自行车和三轮车）手动注释。还提供了一些重要属性，包括场景可见性、对象类和遮挡，以提高数据利用率。

4. 应急救援：在地震、洪水等自然灾害现场，协助搜救人员快速定位被困者。,该数据集包含的是原始图片，不包括注释,1. 军事侦察：用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。,目标跟踪数据集整理（六）-----UAV_xwmwanjy666的博客-CSDN博客_uav数据集,pick-up

数据大小：35 GB,该无人机侦测设备搭载了多光谱摄像头、红外热成像仪等先进传感器，能够实现对地面目标、人员、车辆等多种类型目标的精准识别。通过内置的图像处理算法，设备能自动分析目标特征，提供详细的识别报告。,遥感图像一般来自卫星，航拍图像可能来自大型飞机、无人机、直升机等。这些数据通常被用来进行计算机视觉分类、检测、分割、跟踪任务的训练，以及该领域特定的建筑重建、地物提取、地物属性（高度等）预测等。

3.硬件设备：,利用无人机查处环城河小型皮划艇违规驾驶

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。,水域救援类项目展示