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连续使用时间:不小于8小时,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.,利用无人机一体化系统PhenoAI air对作物进行图像采集并分析数据,为研究作物出苗率、覆盖度、出苗面积、植被指数等苗情苗势信息提供高效监测方法,以期实现作物长势的定量评估,为作物精细化管理提供依据,在现代农业生产中具有重要意义。,第三,8个合成的视频序列,由我们提出的UAV模拟器。目标随着预先定义的轨迹移动,使用Unreal Game Engine rendered,同时自动标注在30fps,同时也可以获得目标mask/segmentation,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。
遥感目标检测——VEDAI - 飞桨AI Studio (baidu.com),300m半径无人机单兵侦测设备,融合了最新的无人机技术、高精度传感技术与实时数据处理技术,为单兵作战、巡逻及侦察任务提供了前所未有的视野与效率。该设备通过无人机搭载的高性能侦测模块,能够在复杂环境中实现300米范围内的精准侦测,大幅提升单兵的战场感知能力和决策效率。,1类,共23543个目标, 探测频率:300~6000MHz
实发布机构: 武汉大学,揭牌仪式
加强合作向科技要战斗力,探索使用无人机对船舶运输渣土(泥浆)进行空中夜视侦察,充分发挥其隐匿性、快速性特点,主要解决船舶倾倒工程渣土(泥浆)频发于夜间和偏远水域,针对当事船舶驾驶人员对于水上巡航执法反侦察的困境,取得良好成效。在通航水域监管方面,执法人员定期、高频度对监管水域进行无人机空中安全巡查,及时处置桨板、皮划艇驶入航道、船舶非法营运等安全隐患,有力地补充了传统巡查存在的安全监管覆盖面不足、不及时等问题。
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