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功耗:不大于5W,无人机吊运物资,据介绍，“蓝翼”的成立将助力消防救援队伍在灭火救援、抢险救援、社会救助三大领域，精准高效地完成侦察、三维建模、灭火、抛投、照明与喊话等救援步骤，全面提升消防救援队伍空中侦察和消防救援能力，拓展无人机在应急通信、灾情侦察、战勤保障、消防宣传等领域的应用。,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：
功耗:不大于5W,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
Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark, 探测类型：全向探测,*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),10.ITCVD,12.OIRDS
Overhead Imagery Research Data Set download | SourceForge.net,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：
东莞市消防救援支队支队长陈全、副支队长黄小东，以及松山湖党工委专职副书记黄乐瑜等领导出席揭牌仪式。松山湖财政国资金融局、应急管理分局、科技创新局、工业和信息化局的相关领导和松山湖消防救援大队全体人员也共同见证了这一重要时刻。仪式还特别邀请了中山大学、广东省智能机器人研究院的专家学者，以及广州中科云图、中山福昆、成至智能等企业代表参与。仪式由松山湖消防救援大队教导员陈树源主持。,应用无人机在施工现场远空采集直观高清影像资料，发现施工现场安全隐患，监测工地扬尘治理，并结合执法人员地面取证工作，形成完整视音频证据链，为处理重大违章违法行为提供客观、有效证据，有效破解工地现场道路不畅、交通中断、目力不及、取证较难等监管困境。
利用无人机热成像功能提升应急搜救效率,亚马逊将从其混合设施发射无人机。美国联邦航空管理局 (FAA) 已批准亚马逊的无人机进行超视距 (BVLOS) 飞行，这意味着它们可以在操作员的视线范围之外飞行。
现场操作展示,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！,影像信息：
据了解，“蓝翼”是全广东第一支无人机消防救援专业队，致力于建设新型通信队伍，构建无人智能化体系，定位为“立足东莞，支援全省，面向全国”。,智蓝无人机“云上执法”
car,,Introduction – VISDRONE (aiskyeye.com), 连续使用时间：不小于8小时,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。, 误报率：≤ 3%
“云上执法”“1234”体系,ITCVD数据集,目标跟踪数据集整理（六）-----UAV_xwmwanjy666的博客-CSDN博客_uav数据集,第二，12个视频序列，由价格比较低的无人机不稳定的相机捕获，这些序列拥有低的质量和分辨率，还包含合理的噪声，并完全手工标注。
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。,“2项制度”,遥感目标检测——ITCVD - 飞桨AI Studio (baidu.com)
引进垂直起降固定翼飞机,即无人机热成像监测、无人机数据互通平台、长续航垂直起降固定翼飞机+基站机场、无人化自动巡航机库系统的运用。,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。,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）。
数据集数量：AU-AIR数据集包括2小时的原始视频，32823个标记的帧，132034个对象实例，与交通监控有关的8个对象类别,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。,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。,包含9种类型的遥感地物目标