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利用无人机抛投救生圈、开展水上救援,“1本手册”,引进垂直起降固定翼飞机,东莞市消防救援支队“蓝翼”无人机专业队揭牌仪式

利用无人机热成像功能提升应急搜救效率, 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。,利用无人机查处“黑驾培”现场

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。,参考：D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Object Detection and Tracking", European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018. , 正午地面的阴影最小，此时的光照强度大且太阳高度角小，若天气条件不好会导致采集到的建筑物阴面空中三角测量匹配精度差、纹理模糊且亮度低，会影响建模的最终效果。,近日，东莞市消防救援支队无人机专业队(代号“蓝翼”)在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。据介绍，作为广东省首支整建制无人机专业队，不仅是东莞市消防领域在科技创新和智能化建设方面迈出的重要步伐，也是消防救援能力现代化转型的关键举措，为提升应急响应和处置能力提供了强有力的技术支撑。,参观现场

无人机视角的这10个数据集，千万不要错过！ - 知乎 (zhihu.com), 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。,image number: 1210,object number: 23543,利用无人机查处“黑驾培”现场

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van,,揭牌仪式后，东莞市消防救援支队与中山大学广东省消防科学与智能应急技术重点实验室、广州中科云图智能科技有限公司、中山福昆航空科技有限公司等单位签订战略合作协议，以优势互补、互惠互利、资源共享的原则促进科研合作，形成消防无人机应用和科学技术突破共生格局。(羊城晚报),标注信息：,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。,发布时间：2017 年 11 月

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利用无人机查处“黑驾培”现场, 功耗:不大于5W,近日，东莞市消防救援支队无人机专业队(代号“蓝翼”)在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。据介绍，作为广东省首支整建制无人机专业队，不仅是东莞市消防领域在科技创新和智能化建设方面迈出的重要步伐，也是消防救援能力现代化转型的关键举措，为提升应急响应和处置能力提供了强有力的技术支撑。,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。,利用无人机监管工程运输车辆

采用oriented bounding boxes(OBB)标注格式,image size: 256~640 * 256~640 * 3,技术指标：

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。,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）,object number: 3640, 误报率：≤ 3%