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4、提取自USGS、DARPA、VIVID,数据集内容：,boat,,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。

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。, 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。,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。

图片尺寸：800 * 800~4000*4000,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。,5类，共1800个目标

数据集来自不同机载传感器的，多模式数据的无人机视觉和机器人技术，并推动了空中监视的计算机视觉和机器人算法的开发。,道路运输安全风险隐患防范, 用户感知：指示灯、声音

UAV123数据集可以分为3个子集,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。,pixel resolution: 约0.15m

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。,数据大小：35 GB,引进垂直起降固定翼飞机,来源：https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5

UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。,标注信息：,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。, 可充电锂离子电池

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