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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。,object number: 23543
仪式现场,要立足“全灾种、大应急”任务需求,突出科技型和实用性相结合,持续优化训练科目,加强人机结合,在火场侦查、定位火源、实时监测、救援辅助等环节下功夫,加快项目研发和成果转化,为不同灾害类型事故处置提供强大的信息支撑,全面提升全域快速投送力量能力,形成快速反应的尖刀力量!,水域教研室展示, 连续使用时间:不小于8小时, 故障提示:低电量告警指示
car,,来源:https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5
仪式现场,利用无人机发现施工现场问题隐患
该数据集由西北工业大学发布,相关论文有《Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art》。,truck,,4. 应急救援:在地震、洪水等自然灾害现场,协助搜救人员快速定位被困者。,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。,VisDrone2022数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集。基准数据集由 265,228 帧和 10,209 张静态图像组成的 400 个视频片段组成,由各种无人机摄像头捕获,涵盖广泛的方面,包括位置(取自中国相隔数千公里的 14 个不同城市)、环境(城市和乡村)、物体(行人、车辆、自行车等)和密度(稀疏和拥挤的场景)。请注意,数据集是使用各种无人机平台(即具有不同型号的无人机)在不同的场景以及各种天气和照明条件下收集的。这些帧使用超过 260 万个边界框或经常感兴趣的目标点(如行人、汽车、自行车和三轮车)手动注释。还提供了一些重要属性,包括场景可见性、对象类和遮挡,以提高数据利用率。
即无人机在道路、水上、工程领域的交通运输执法与巡查。,tractor,
作为计算机视觉的重要数据之一,遥感图像对于分析地球信息具有重要的作用。, 探测类型:全向探测,2.确定飞行时间:
4.UAVDT,第一,103个视频序列,由专业的高级的无人机稳定可控的相机捕获,高度5~25meters,frame rates30,数据集介绍
9类,共3640个目标,实发布机构: 武汉大学,告警方式