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8、其bbox不是coco的格式，给出的是中心点的坐标，宽度和长度以及与x轴形成的角度，具体信息在Dataset Description.pdf中有解释。,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）。,包含5种类型的遥感地物目标,构建无人智能化体系,仪式前，市消防救援支队领导与园区主要领导参观了水域教研室、真烟真火实训基地等消防专业力量建设。随后参观了无人机专业队相关车辆器材、无人机操法展示，真切感受到了“低空经济”在消防领域的实战应用。包括配备的专为高层火灾设计的大型灭火无人机，可实现40公斤物资吊运的中型载重无人机，装有喷火、抛投、喊话、照明等挂载的多功能无人机、可在狭小空间侦察穿越的穿越机；以及轻型卫星便携站、应急指挥系统等卫星通信装备。充分展示了无人机专业队“察打保”一体，“空天地”融合的新质战斗力。

揭牌仪式结束后，各位领导就松山湖园区消防重点工作进行了深入交流，并诚邀中山大学广东省消防科学与智能应急技术重点实验室、广州中科云图智能科技有限公司、中山福昆航空科技有限公司等科研单位签订了战略合作协议，以优势互补、互惠互利、资源共享的原则促进科研合作，形成消防无人机应用和科技技术突破共生格局。,采用horizontal bounding boxes (HBB)标注格式,由University of Twente Research Information于2018年发布,标注信息：

探测距离：300-500m（受机型和电磁环境影响测试结果不同）,来源：https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5

第二，12个视频序列，由价格比较低的无人机不稳定的相机捕获，这些序列拥有低的质量和分辨率，还包含合理的噪声，并完全手工标注。,image number: 900,技术亮点,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：

电源电压适应性:AC(100~240), 最低探测高度：0 m, 相比测绘全站仪、卫星遥感、点云等传统的测量方式，无人机拍摄建模（特别是采用倾斜摄影测量技术）具有大范围、高精度、高清晰等优势。,UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com)

开展无人机热成像模式在水上搜救工作的可行性应用研究，通过热成像技术，可以清晰分辨出水面上的不同物体，实现人机联防，尤其适用于太湖水面广阔水域、大雾或夜间等视线条件不佳的情况，助力提升水上搜救的科学性、精准性、时效性。2023年以来，应用无人机进行湖区执法巡查、检查及搜救辅助等工作60余次。, 探测类型：全向探测,DOTA 数据集便是用于航拍图像中目标检测的图像数据集，其被用于发现和评估航拍图像中的物体。,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。

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。,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。, 航向重叠率：无人机在一条航线前进拍照时，前后两张照片的重叠率。, 连续使用时间：不小于8小时,1.VisDrone

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。,利用无人机发现施工现场问题隐患,道路运输安全风险隐患防范

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.,4. 应急救援：在地震、洪水等自然灾害现场，协助搜救人员快速定位被困者。,数据格式：txt.pnd,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！