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6、 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。,水域教研室展示。

7、居住在西谷凤凰城都会区的客户有资格通过 Prime Air 接收包裹，并将获得超过 50,000 种日常必需品，包括家庭、美容和办公/科技用品——亚马逊声称这是其迄今为止最大的快速无人机送货选择。, 旁向重叠率：无人机在两条平行航线拍照时，位置相近的两张照片的重叠率。, 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。

包含数量：2806 张航拍图片,步骤一：使用无人机成像系统对作物田块进行图像采集,DOTA 数据集是用于航拍图像中的目标检测的大型图像数据集。它可用于发现和评估航拍图像中的物体。无论从数量还是质量上来说，在同类型数据集中都具有很大优势,遥感目标检测数据集汇总_泉伟的博客-CSDN博客_遥感目标检测数据集

1,包含1种类型的遥感地物目标,ITCVD Dataset — University of Twente Research Information,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。,camping car,

数据集共计 2806 幅航拍图，每张图像的像素尺寸在 800*800 到 4000*4000 的范围内，其中包含不同尺度、方向和形状的物体。之后这些 DOTA 图像经由专家使用 15 个常见目标类别进行注释，包括：飞机，轮船，储罐，棒球场，网球场，篮球场，地面跑道，港口，桥梁，大型车辆，小型车辆，直升机，环形交叉路口，足球场和篮球场。,本方案提出的方法可实现大面积作物苗情苗势的快速监测，在中、小尺度范围内，低空无人机遥感克服了人工调查效率低、卫星遥感分辨率不足以及云层干扰等外界条件的限制，在作物生长季，利用PhenoAI air提取作物出苗率(株数)、覆盖度、出苗面积等苗情信息并结合ExG、NDGI、NGRDI等植被指数信息，能客观估测作物的产量。,设备为被动式探测设备，确保安静安全运行，不暴露目标 设备耗电功率小，可长时间在野外使用,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。

12.OIRDS,image number: 900

完全注释的 DOTA 图像包含 188282 个实例，每个实例均由任意四边形进行标记。,即《无人机使用管理规定（试行）》《无人机驾驶培训制度（试行）》。两项制度，明确了无人机使用范围、程序、破损责任、飞手培训等，使无人机从使用到培训走向制度化、规范化道路，规避使用风险。,利用无人机发现、取证非法载客,object number: 3640

完全注释的 DOTA 图像包含 188282 个实例，每个实例均由任意四边形进行标记。,包含5种类型的遥感地物目标

注：在实际作业中：设定的重叠度一般为：航向80%，旁向75-80%。,数据集共计 2806 幅航拍图，每张图像的像素尺寸在 800*800 到 4000*4000 的范围内，其中包含不同尺度、方向和形状的物体。之后这些 DOTA 图像经由专家使用 15 个常见目标类别进行注释，包括：飞机，轮船，储罐，棒球场，网球场，篮球场，地面跑道，港口，桥梁，大型车辆，小型车辆，直升机，环形交叉路口，足球场和篮球场。,其bbox不是coco的格式，给出的是中心点的坐标，宽度和长度以及与x轴形成的角度，具体信息在Dataset Description.pdf中有解释。, 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。

西工大韩军伟课题组提出了一种用于光学遥感图像中目标检测的大规模基准数据集“DIOR”，由23463幅图像和190288个目标实例组成，并对近年来基于深度学习的目标检测方法进行了综述。目标类别如下图。大小800 * 800，分辨率0.5m到30m。包括不同季节、不同天气。位置增强。来源Google Earth。, 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。,公路运输车辆管理