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1、操作简单，无需注册，只需要使用手机进行登录就可以了；
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2、提取自Utah AGRC,image size: 256~640 * 256~640 * 3

5类，共1800个目标,包含数量：2806 张航拍图片,9.VEDAI,现场操作展示

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！,由University of Twente Research Information于2018年发布,实发布机构： 武汉大学,第三，8个合成的视频序列，由我们提出的UAV模拟器。目标随着预先定义的轨迹移动，使用Unreal Game Engine rendered，同时自动标注在30fps，同时也可以获得目标mask/segmentation,装备器材展示

现场操作展示,构建无人智能化体系,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。,第一，103个视频序列，由专业的高级的无人机稳定可控的相机捕获，高度5~25meters，frame rates30,13.NWPU

东莞市消防救援支队“蓝翼”无人机专业队揭牌仪式,采用horizontal bounding boxes (HBB)标注格式

object number: 23543,第三，8个合成的视频序列，由我们提出的UAV模拟器。目标随着预先定义的轨迹移动，使用Unreal Game Engine rendered，同时自动标注在30fps，同时也可以获得目标mask/segmentation,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。

松山湖党工委专职 副书记黄乐瑜在致辞中对 “蓝翼”无人机专业队的成立表示热烈祝贺，对市消防救援支队一直以来关心和支持松山湖消防工作表示衷心感谢！向全体消防指战员的辛勤付出，致以诚挚问候！,2024年8月，在第七届“绽放杯”5G应用征集智慧城市大赛中，苏州交通执法部门参赛项目“延伸感知触角，5G-A守卫‘东方威尼斯’”，展示了“5G+无人机”多场景水上执法监管的应用方案，针对水上侦查巡航的难点痛点问题，应用无人机构建通感一体化“云上”执法新模式，实现全时全域监管、精准高效执法探索全新路径，以“通”+“感”共筑水上监管防线，在全国2880余个竞赛项目中脱颖而出，荣获全国二等奖。,来源：https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5,在装备配备方面，松山湖消防救援大队目前配备固定机场1套，无人机6架，单兵防护、移动照明、发电、图形工作站等专业器材15件。东莞市消防救援支队同步将特勤一站大载荷大型无人机调配到松山湖列装执勤。广东省消防救援总队调派无人机指挥车一辆，作为无人机专业队专用车和移动机场。, 在介绍航线规划时，首先明确一个基本情况：为了保证建模软件识别的准确性，航拍的照片之间需要保证一定的重叠率，结合无人机拍摄就产生了两个新概念——旁向重叠率和航向重叠率。

image number: 1210,2. 自主性：支持预设航线飞行、自主避障等功能，减轻操作员负担，提高侦察效率。,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。,7.AU-Air

NWPU Data Set 遥感影像数据集 - 数据集下载 - 超神经 (hyper.ai),无人机穿越侦察

1.VisDrone,1.了解场地基本信息：,金融界2024年11月7日消息，国家知识产权局信息显示，普宙科技有限公司取得一项名为“一种无人机机臂折叠结构”的专利，授权公告号CN 221954601 U，申请日期为2023年12月。,“云上执法”“1234”体系,NWPU Dataset 是一个遥感影像数据集，其中 NWPU-RESISC45 Dataset 是由西北工业大学创建的遥感图像场景分类可用基准，该数据集包含像素大小为 256*256 共计 31500 张图像，涵盖 45 个场景类别，其中每个类别有 700 张图像。

Dataset of Object Detection in Aerial Images，中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室标注的，只包含两类目标：汽车，飞机，以及背景负样本。样本数量如下：,“4个特色”,UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com)

1,ppyoloe实战之VisDrone2019无人机数据-pudn.com,1类，共23543个目标,随着遥感技术的发展，针对大田环境中作物苗情信息人工采集困难、误差大、效率低等问题，无人机具有效率高、成本低、操作灵活、更适合复杂农田环境等特点，不仅克服了人工获取影像数据的困难，还可减少人体接触对农作物的损害，为大范围农情信息获取提供了新的技术手段。,resolution: 0.1m