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揭牌仪式,利用无人机查处“黑驾培”现场,96fps，resolution·720p4K。最后所有的视频提供720p，30fps，并完全手工标注。

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。,智蓝无人机“云上执法”,包括512*512、1024*1024两种尺寸数据，每种数据包含rgb、nir2种图像，共4波段, 注：在实际作业中：设定的重叠度一般为：航向80%，旁向75-80%。

水上巡航与执法监管,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。,产品易于使用，高度便携设计，仅需简单技术培训即可使用

plane,,2.确定飞行时间：

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。,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.,标注信息：

引进垂直起降固定翼飞机,通过无人机空中监控、数据共享，发现、确定未按要求落实扬尘防治措施车辆、涉嫌超限车辆，固定证据并约谈运输企业，要求运输企业落实生产主体责任，防范道路运输安全隐患。

9.VEDAI,引进垂直起降固定翼飞机,“1本手册”, 探测类型：全向探测

此外，还对“蓝翼”无人机专业队的未来建设和发展，提出以下三点要求：,本方案提出的方法可实现大面积作物苗情苗势的快速监测，在中、小尺度范围内，低空无人机遥感克服了人工调查效率低、卫星遥感分辨率不足以及云层干扰等外界条件的限制，在作物生长季，利用PhenoAI air提取作物出苗率(株数)、覆盖度、出苗面积等苗情信息并结合ExG、NDGI、NGRDI等植被指数信息，能客观估测作物的产量。,有效探测常见民用无人机遥控器及控制链路信号，探测距离 远,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。,Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark

数据集内容：随着无人驾驶飞机（UAV）的广泛普及，已经制作了大量的航拍视频。人们筛选如此大的数据并理解其内容是不现实的。因此，对无人机视频自动理解的方法学研究至关重要。,该数据集包含的是原始图片，不包括注释,1.2 拍摄流程,UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com)