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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)