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6、4. 长续航：优化电池与动力系统，延长无人机的飞行时间，满足长时间侦察需求。,实验方法/步骤,5,现场操作展示,“4个特色”。

7、来源：,揭牌成立,9类，共3640个目标,数据集数量：在这项工作中，提出了一个大型的数据集，称为ERA（航拍视频中的事件识别），由2864个视频组成，每个视频都包含一个来自25个不同类别的标签，对应于展开5秒640*640大小的视频。

VEDAI数据集, 探测频率：300~6000MHz,6.CARPK,pick-up,

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.,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。

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。,CARPK Dataset | Papers With Code,此外，东莞消防还将整合多个部门资源，发挥无人机在综合应急救援中的应用，以此提升城市火灾、抗洪抢险、社会救援等应急救援的综合调度指挥水平。与此同时，新成立的无人机专业队还结合传统的综合应急救援手段，提升应对处置各类灾害事故能力，在综合应急救援中更好地使用好无人机这双“空中之眼”。,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。, 连续使用时间：不小于8小时

1类，共23543个目标,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。,UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。,无人机应用展示

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。,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。

东莞市消防救援支队“蓝翼”无人机专业队揭牌仪式,提取自USGS、DARPA、VIVID,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。

数据大小：35 GB,提取自航拍影像,3.UCAS-AOD

ITCVD Dataset — University of Twente Research Information,即无人机在道路、水上、工程领域的交通运输执法与巡查。,研究人员强调，这一创新方法能显著减少因检查导致的服务中断，将运营效率提升至新高度。,数据集共计 2806 幅航拍图，每张图像的像素尺寸在 800*800 到 4000*4000 的范围内，其中包含不同尺度、方向和形状的物体。之后这些 DOTA 图像经由专家使用 15 个常见目标类别进行注释，包括：飞机，轮船，储罐，棒球场，网球场，篮球场，地面跑道，港口，桥梁，大型车辆，小型车辆，直升机，环形交叉路口，足球场和篮球场。, 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。