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数据集内容：AU-AIR数据集是第一个用于目标检测的多模式UAV数据集。,无人机喷火消灭马蜂窝,实发布机构： 武汉大学,96fps，resolution·720p4K。最后所有的视频提供720p，30fps，并完全手工标注。,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。

vehicle,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。,UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。,OIRDS数据集,图片

11月6日消息，据报道，英国南安普顿大学的研究人员正在进行一项突破性实验，测试一款装备了创新“神经系统”的无人机。, 误报率：≤ 3%, 2806 幅航拍图，15 个类别详细标注

96fps，resolution·720p4K。最后所有的视频提供720p，30fps，并完全手工标注。,步骤三：使用PhenoAI air分析系统对图像进行数据分析，仅需点击三步即可（①标记小区②尺度校正③点击分析）,研究人员强调，这一创新方法能显著减少因检查导致的服务中断，将运营效率提升至新高度。,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。,2024年8月，在第七届“绽放杯”5G应用征集智慧城市大赛中，苏州交通执法部门参赛项目“延伸感知触角，5G-A守卫‘东方威尼斯’”，展示了“5G+无人机”多场景水上执法监管的应用方案，针对水上侦查巡航的难点痛点问题，应用无人机构建通感一体化“云上”执法新模式，实现全时全域监管、精准高效执法探索全新路径，以“通”+“感”共筑水上监管防线，在全国2880余个竞赛项目中脱颖而出，荣获全国二等奖。

由卡昂大学于2015年发布,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。

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。,影像信息：,公路水运工程执法检查,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,boat,
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