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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。,1.了解场地基本信息：,在装备配备方面，松山湖消防救援大队目前配备固定机场1套，无人机6架，单兵防护、移动照明、发电、图形工作站等专业器材15件。东莞市消防救援支队同步将特勤一站大载荷大型无人机调配到松山湖列装执勤。广东省消防救援总队调派无人机指挥车一辆，作为无人机专业队专用车和移动机场。

object number: 1800,“1本手册”,标注信息：, 连续使用时间：不小于8小时

ITCVD Dataset — University of Twente Research Information,*分析结果自动弹出(精准分割各植被的轮廓标记图及数据汇总表)

数据集介绍,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：,数据集背景：

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,系统内置了先进的光学散斑技术，能够即时捕获无人机的应力分布与形变信息。这些信息以光信号形式迅速传递至地面控制站，由人工智能算法进行深入分析，从而精确评估无人机的健康状态，并预先识别潜在故障。,提取自航拍影像,采用oriented bounding boxes(OBB)标注格式

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。,依托“一体化+智慧执法+信用监管”执法新模式建设，探索实施“无人机+执法”，推动调查取证“全景化”，构建从支队系统到江苏省交通运输综合行政执法守护“2.0”系统等多级系统数据互通、资源共享的无人机数据平台。,该光纤神经系统的精髓在于，它利用光信号而非传统电信号进行实时数据传输，有效规避了电子系统易受射频干扰的局限。,尤为值得一提的是，光学散斑技术的应用极大地降低了无人机因例行维护检查而频繁降落的必要性，确保了无人机作业的高效连贯与高度可靠性。,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。