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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。, 在规划航线之前，首先要了解场地。应提前了解场地的范围、地貌、树木遮挡情况、建筑和树木高度等，这将为后续的规划航线提供帮助。若有精度要求，则应根据地面分辨率，计算相对航高。,实发布机构： 武汉大学,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。,NWPU Data Set 遥感影像数据集 - 数据集下载 - 超神经 (hyper.ai)

最低探测高度：0 m,truck,

1.了解场地基本信息：,DOTA 数据集是用于航拍图像中的目标检测的大型图像数据集。它可用于发现和评估航拍图像中的物体。无论从数量还是质量上来说，在同类型数据集中都具有很大优势,揭牌成立

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。,利用无人机一体化系统PhenoAI air对作物进行图像采集并分析数据，为研究作物出苗率、覆盖度、出苗面积、植被指数等苗情苗势信息提供高效监测方法，以期实现作物长势的定量评估，为作物精细化管理提供依据，在现代农业生产中具有重要意义。,构建无人机数据互通平台,该数据集包含的是原始图片，不包括注释

这 45 个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、丛林、教堂、圆形农田、云、商业区、密集住宅、沙漠、森林、高速公路、高尔夫球场、地面田径、港口、工业地区、交叉口、岛、湖、草地、中型住宅、移动房屋公园、山、立交桥、宫、停车场、铁路、火车站、矩形农田、河、环形交通枢纽、跑道、海、船舶、雪山、稀疏住宅、体育场、储水箱、网球场、露台、火力发电站和湿地。,一旦侦测到异常情况或潜在威胁，设备将立即通过无线传输方式向操作员发出告警信号。告警信息包括目标位置、类型、威胁等级等关键信息，帮助操作员迅速做出反应。此外，设备还支持远程操控下的实时视频传输，使操作员能够直观了解现场情况。,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。

11月6日消息，据报道，英国南安普顿大学的研究人员正在进行一项突破性实验，测试一款装备了创新“神经系统”的无人机。,OIRDS数据集

3,类别数：15 类,识别能力,2. 反恐行动：在城市反恐、劫持事件等场景中，提供隐蔽侦察和实时情报支持。,pixel resolution: 约0.15m