
1类,共23543个目标,陈全支队长 强调了“蓝翼”无人机 专业队成立的重要性和未来在消防救援工作中的重要作用。他指出,随着科技的不断发展,无人机技术在消防救援领 域的应用越来越广泛,无人机不仅可以进行空中侦察,还能搭载灭火设备进行空中灭火,极大地提高了消防救援的效率和安全性。“蓝翼”无人机专业队的成立,将进一步提升东莞市消防救援支队在复杂环境下的救援能力,为保护人民生命财产安全提供更加有力的保障。,6,松山湖党工委专职 副书记黄乐瑜在致辞中对 “蓝翼”无人机专业队的成立表示热烈祝贺,对市消防救援支队一直以来关心和支持松山湖消防工作表示衷心感谢!向全体消防指战员的辛勤付出,致以诚挚问候!,pick-up,
NWPU Dataset 是一个遥感影像数据集,其中 NWPU-RESISC45 Dataset 是由西北工业大学创建的遥感图像场景分类可用基准,该数据集包含像素大小为 256*256 共计 31500 张图像,涵盖 45 个场景类别,其中每个类别有 700 张图像。,13.NWPU,unknown
该数据集包含的是原始图片,不包括注释, 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。
6,image number: 900,ITCVD Dataset — University of Twente Research Information,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。
object number: 1800,结论:, 环境适应性:-10°~ +55°C±2 ℃,Overhead Imagery Research Data Set download | SourceForge.net
包含1种类型的遥感地物目标,ppyoloe实战之VisDrone2019无人机数据-pudn.com
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。,无人机穿越侦察
公路运输车辆管理,“1本手册”,结论:
水上交通应急救援,数据集数量:AU-AIR数据集包括2小时的原始视频,32823个标记的帧,132034个对象实例,与交通监控有关的8个对象类别,抛投水域救援弹,8.ERA,设备特性
4. 长续航:优化电池与动力系统,延长无人机的飞行时间,满足长时间侦察需求。,一是要谋划长远发展,持续推动队伍做大做强。,这 45 个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、丛林、教堂、圆形农田、云、商业区、密集住宅、沙漠、森林、高速公路、高尔夫球场、地面田径、港口、工业地区、交叉口、岛、湖、草地、中型住宅、移动房屋公园、山、立交桥、宫、停车场、铁路、火车站、矩形农田、河、环形交通枢纽、跑道、海、船舶、雪山、稀疏住宅、体育场、储水箱、网球场、露台、火力发电站和湿地。, 环境适应性:-10°~ +55°C±2 ℃,相关链接:http://www.ucassdl.cn/resource.asp
应用场景,来源:https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5,“黑驾培”安全隐患一直是城市交通运输监管的一大痛点。这些培训者和受训人没有足够的安全保护意识和措施,给道路上依规正常行驶的车辆带来极大安全风险。“黑驾培”在开展“教学”时,会安排人员在周围放哨,发现执法人员前往处置时,就会提前“预警”,让培训者逃之夭夭。执法人员可应用无人机对违法违规驾培行为先行取证,锁定违法行为具体实施车辆,随后指挥执法检查人员进行精准打击,解决传统执法模式存在的“抓现行难、固定证据难”等问题,有效打击并降低了违法驾驶行为带来的道路运输安全风险。,van,,要紧贴无人机科技发展动态,立足东莞“先进制造+科技创新”的区位优势,瞄准城市消防救援堵点和难点,加强队企协作,持续加强无人机救援应用领域研究和装备建设,努力打造适应全灾种多维度立体化的无人机救援体系。
13.NWPU,引进垂直起降固定翼飞机,续航时间延长到2.5小时,巡航半径扩展到30公里,对京杭大运河苏州段38.9公里航道、阳澄湖120平方公里水面和太湖苏州部分湖区开展巡航。引进无人化自动巡航机库系统,实行每日分时段固定自动巡航,自动返回无人值守机场,明显提高巡航效率。,利用无人机一体化系统PhenoAI air对作物进行图像采集并分析数据,为研究作物出苗率、覆盖度、出苗面积、植被指数等苗情苗势信息提供高效监测方法,以期实现作物长势的定量评估,为作物精细化管理提供依据,在现代农业生产中具有重要意义。
误报率:≤ 3%,水域救援类项目展示,数据集数量:在这项工作中,提出了一个大型的数据集,称为ERA(航拍视频中的事件识别),由2864个视频组成,每个视频都包含一个来自25个不同类别的标签,对应于展开5秒640*640大小的视频。,利用无人机发现、取证非法载客
目标跟踪数据集整理(六)-----UAV_xwmwanjy666的博客-CSDN博客_uav数据集,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。,7.AU-Air,步骤一:使用无人机成像系统对作物田块进行图像采集,数据集数量:UAV123数据集,包含总共123个视频序列和超过110K帧,使其成为仅次于ALOV300 ++的第二大对象跟踪数据集。