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1、每一步都需要思考,不同水平的挑战会更加具有挑战性,玩起来才会令人上瘾;
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水上巡航与执法监管,图片,image size: 512 * 512 * 4;1024 * 1024 * 4,object number: 3640
利用无人机热成像功能提升应急搜救效率,提取自航拍影像,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。,van,,13.NWPU
水域教研室展示,数据集功能:目标检测
“4个特色”,4.UAVDT,鞭牛士报道,11月6日消息,据外电报道,亚马逊正在其位于亚利桑那州托利森的当日送达站点启动无人机送货业务。,数据集数量:UAV123数据集,包含总共123个视频序列和超过110K帧,使其成为仅次于ALOV300 ++的第二大对象跟踪数据集。,pick-up
truck,,无人机视角的这10个数据集,千万不要错过! - 知乎 (zhihu.com),松山湖党工委专职 副书记黄乐瑜在致辞中对 “蓝翼”无人机专业队的成立表示热烈祝贺,对市消防救援支队一直以来关心和支持松山湖消防工作表示衷心感谢!向全体消防指战员的辛勤付出,致以诚挚问候!,“3大领域”
影像信息:,1. 军事侦察:用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。,*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),pixel resolution: 约0.15m,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
object number: 1800,object number: 3640,近年来,苏州市交通运输部门认真贯彻全省“一体化+智慧执法+信用监管”交通综合执法新模式,积极探索“无人机+执法”路径,2021年成立 “智蓝无人机执法工作室”以来,创新打造“云上执法”品牌,全力构建“水陆空一体化”无人机执法模式。目前,全市交通运输执法系统拥有微、轻、小型各类无人机44台(垂起固定翼无人机1台+基站机场1个),无人机持证人员62人,构建起市县两级无人机矩阵。,步骤一:使用无人机成像系统对作物田块进行图像采集
无人机吊运物资,vehicle,1.了解场地基本信息:
其依托松山湖消防救援大队成建制建设,初步编配18人,队员均已通过无人机实训训练及飞手资格考试,将承担东莞市重特大和复杂环境火灾、灾害事故空中侦察、灭火、物资投送等辅助性任务。同时,针对东莞火灾及地形特点,开展研究、训练和测试,探索无人机救援方法,加强东莞市无人机队伍技能培训。,7,1.VisDrone
1.VisDrone, 误报率:≤ 3%,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。,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。,1
由University of Twente Research Information于2018年发布,该数据集由西北工业大学发布,相关论文有《Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art》。,图片尺寸:800 * 800~4000*4000,包含9种类型的遥感地物目标,实发布机构: 武汉大学
抛投水域救援弹,DLR 3K车辆:DLR 3K车辆数据集(Liu and Mattyus, 2015)是另一个设计用于车辆检测的数据集。它包含20张5616 3744航拍图像,空间分辨率为13厘米。它们是在距地面1000米的高空使用DLR 3K摄像机系统(一种近乎实时的机载数字监控系统)在德国慕尼黑地区拍摄的。有14235辆车是通过在图片中使用定向包围框手动标记的。 ,即《无人机场景应用实操手册》。系统总结无人机在水上巡航、公路巡查、工程建设、水上救援等执法领域应用的经验做法,助力全省交通运输智慧执法装备体系创新应用攻坚行动,为全省交通运输执法系统提供示范借鉴。,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。,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。
7,9类,共3640个目标,1类,共23543个目标,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。