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步骤一：使用无人机成像系统对作物田块进行图像采集,揭牌成立

11.DLR3kVehicle,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。

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。 ,object number: 3640,“黑驾培”安全隐患一直是城市交通运输监管的一大痛点。这些培训者和受训人没有足够的安全保护意识和措施，给道路上依规正常行驶的车辆带来极大安全风险。“黑驾培”在开展“教学”时，会安排人员在周围放哨，发现执法人员前往处置时，就会提前“预警”，让培训者逃之夭夭。执法人员可应用无人机对违法违规驾培行为先行取证，锁定违法行为具体实施车辆，随后指挥执法检查人员进行精准打击，解决传统执法模式存在的“抓现行难、固定证据难”等问题，有效打击并降低了违法驾驶行为带来的道路运输安全风险。, 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。

2,水上交通应急救援,无人机喷火消灭马蜂窝

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,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。,类别数：15 类,仪式前，市消防救援支队领导与园区主要领导参观了水域教研室、真烟真火实训基地等消防专业力量建设。随后参观了无人机专业队相关车辆器材、无人机操法展示，真切感受到了“低空经济”在消防领域的实战应用。包括配备的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。充分展示了无人机专业队“察打保”一体，“空天地”融合的新质战斗力。

这些图像来源包含不同传感器和平台，包括 Google Earth、JL–1 卫星拍摄，以及中国资源卫星数据和应用中心的 GF–2 卫星拍摄。,image number: 1210,识别能力,利用无人机抛投救生圈、开展水上救援

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。, 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。,1.VisDrone,数据集数量：在这项工作中，提出了一个大型的数据集，称为ERA（航拍视频中的事件识别），由2864个视频组成，每个视频都包含一个来自25个不同类别的标签，对应于展开5秒640*640大小的视频。,仪式现场

东莞市消防救援支队“蓝翼”无人机专业队揭牌仪式,通过无人机空中监控、数据共享，发现、确定未按要求落实扬尘防治措施车辆、涉嫌超限车辆，固定证据并约谈运输企业，要求运输企业落实生产主体责任，防范道路运输安全隐患。,7.AU-Air,有效探测常见民用无人机遥控器及控制链路信号，探测距离 远,步骤二：如田块面积过大，可采用Pix4D对图像进行拼接

仪式上，东莞市消防救援支队副支队长黄小东宣读了《东莞市消防救援支队无人机专业队组建方案》，详细介绍了队伍的组建背景、目标任务、人员编制、装备配置以及未来发展规划。,参观现场,无人机应用展示,道路运输安全风险隐患防范,image number: 900

1.2.1 准备工作,在装备配备方面，松山湖消防救援大队目前配备固定机场1套，无人机6架，单兵防护、移动照明、发电、图形工作站等专业器材15件。东莞市消防救援支队同步将特勤一站大载荷大型无人机调配到松山湖列装执勤。广东省消防救援总队调派无人机指挥车一辆，作为无人机专业队专用车和移动机场。,汽车停车场数据集(CARPK)包含了无人机(PHANTOM 3 PROFESSIONAL)从4个不同的停车场收集的近9万辆汽车。这些图像是在大约40米高度的无人机视角下收集的。每辆车用边界框标注图像集。所有标记的边界框都已很好地记录了左上角的点和右下角的点。它支持对象计数、对象本地化以及对边界框中的注释格式的进一步研究。

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