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遥感目标检测——ITCVD - 飞桨AI Studio (baidu.com), 航向重叠率：无人机在一条航线前进拍照时，前后两张照片的重叠率。

主机重量: ≤200g, 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。,遥感图像一般来自卫星，航拍图像可能来自大型飞机、无人机、直升机等。这些数据通常被用来进行计算机视觉分类、检测、分割、跟踪任务的训练，以及该领域特定的建筑重建、地物提取、地物属性（高度等）预测等。,“云上执法”“1234”体系

pixel resolution: 0.125 m,第一，103个视频序列，由专业的高级的无人机稳定可控的相机捕获，高度5~25meters，frame rates30, 在介绍航线规划时，首先明确一个基本情况：为了保证建模软件识别的准确性，航拍的照片之间需要保证一定的重叠率，结合无人机拍摄就产生了两个新概念——旁向重叠率和航向重叠率。

提取自Utah AGRC,参观现场, 随着航空摄影技术的不断发展，无人机倾斜摄影测量技术出现了。传统航空摄影采用正摄角度采集影像，而倾斜摄影测量运用多角度相机同步获取地面物体各个角度高分辨率的航摄影像。

包含5种类型的遥感地物目标,下一步,装备器材展示,此外，还对“蓝翼”无人机专业队的未来建设和发展，提出以下三点要求：

包含1种类型的遥感地物目标,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。,object number: 1800

实发布机构： 武汉大学,要立足“全灾种、大应急”任务需求，突出科技型和实用性相结合，持续优化训练科目，加强人机结合，在火场侦查、定位火源、实时监测、救援辅助等环节下功夫，加快项目研发和成果转化，为不同灾害类型事故处置提供强大的信息支撑，全面提升全域快速投送力量能力，形成快速反应的尖刀力量！,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。,数据集功能：视频分析、目标检测, 最佳拍摄条件为：在光线充足且风速较小的天气的10点-16点。

包含数量：2806 张航拍图片,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。,other,相关链接：http://www.ucassdl.cn/resource.asp

目标跟踪数据集整理（六）-----UAV_xwmwanjy666的博客-CSDN博客_uav数据集,9.VEDAI,2.确定飞行时间：