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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。,数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。

Introduction – VISDRONE (aiskyeye.com),交通运输部公布了全国交通运输行政执法“四基四化”建设典型案例， 苏州市交通运输部门无人机“云上执法”入选 “执法质效提升工作法”典型案例（全国48个）。,随着遥感技术的发展，针对大田环境中作物苗情信息人工采集困难、误差大、效率低等问题，无人机具有效率高、成本低、操作灵活、更适合复杂农田环境等特点，不仅克服了人工获取影像数据的困难，还可减少人体接触对农作物的损害，为大范围农情信息获取提供了新的技术手段。,参考：D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Object Detection and Tracking", European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018. ,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。

9.VEDAI,加强合作向科技要战斗力,UAV123数据集包含了大量的场景，目标，和动作。很自然的，这些序列包含了通常目标跟踪的一些挑战。,13.NWPU,1. 便携性：无人机设计紧凑，易于携带与部署，单兵即可快速完成组装与起飞。

包含5种类型的遥感地物目标,1.VisDrone,实验方法/步骤,数据大小：35 GB,pixel resolution: 约0.15m

2024年8月，在第七届“绽放杯”5G应用征集智慧城市大赛中，苏州交通执法部门参赛项目“延伸感知触角，5G-A守卫‘东方威尼斯’”，展示了“5G+无人机”多场景水上执法监管的应用方案，针对水上侦查巡航的难点痛点问题，应用无人机构建通感一体化“云上”执法新模式，实现全时全域监管、精准高效执法探索全新路径，以“通”+“感”共筑水上监管防线，在全国2880余个竞赛项目中脱颖而出，荣获全国二等奖。,利用无人机取证渣土违规运输,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。,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。