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4、构建无人智能化体系,水上巡航与执法监管

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农作物苗期阶段的生长状态和健康状况是作物生命周期中的关键时期，决定了后续生长和产量的潜力,传统苗情获取主要依靠植保员田间抽样调查、手动估算，这种方式主观性强、精确度低且费时费力，难以满足当前农业发展要求。,数据集内容：UAV123是一个从低空无人机捕获的视频跟踪数据集，目标功能在于长期空中跟踪（UAV20L）。,即无人机在道路、水上、工程领域的交通运输执法与巡查。

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,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。,智蓝执法无人机数据互通平台,遥感目标检测——OIRDS - 飞桨AI Studio (baidu.com),发布时间：2017 年 11 月

van,,专利摘要显示，本实用新型公开了一种无人机机臂折叠结构，其包括：机体连接座，其内部中空；滑动件，其部分/全部安装于所述机体连接座内部，且与所述机体连接座滑动配合；直线驱动组件，其连接所述滑动件；机臂连接座，其连接无人机的机臂；铰接件，其两端分别对应与所述滑动件、机臂连接座铰接；控制单元，其连接所述直线驱动组件，用于控制所述直线驱动组件动作；以及连接解除单元，其部分设置于所述机体连接座内部，部分位于所述机体连接座外部，用于解除所述直线驱动组件与滑动件的配合关系。本申请可以实现无人机机臂的自动折叠，且可以在电机无法工作时，通过手动操作快速完成机臂折叠。,技术指标：,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。

采用horizontal bounding boxes (HBB)标注格式,此外，记者了解到，目前松山湖消防救援大队无人机专业队还配备包括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，可充分展示无人机专业队“察打保”一体，“空天地”融合的消防救援能力。,步骤三：使用PhenoAI air分析系统对图像进行数据分析，仅需点击三步即可（①标记小区②尺度校正③点击分析）,揭牌仪式,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

car,,3. 安全保卫：适用于重要设施、活动现场的安全检查与监视。,汽车停车场数据集(CARPK)包含了无人机(PHANTOM 3 PROFESSIONAL)从4个不同的停车场收集的近9万辆汽车。这些图像是在大约40米高度的无人机视角下收集的。每辆车用边界框标注图像集。所有标记的边界框都已很好地记录了左上角的点和右下角的点。它支持对象计数、对象本地化以及对边界框中的注释格式的进一步研究。

来源：,pick-up

car,,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。,1,Dataset of Object Detection in Aerial Images，中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室标注的，只包含两类目标：汽车，飞机，以及背景负样本。样本数量如下：,包含5种类型的遥感地物目标