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4、 相比测绘全站仪、卫星遥感、点云等传统的测量方式，无人机拍摄建模（特别是采用倾斜摄影测量技术）具有大范围、高精度、高清晰等优势。,DLR 3K车辆:DLR 3K车辆数据集(Liu and Mattyus, 2015)是另一个设计用于车辆检测的数据集。它包含20张5616 3744航拍图像，空间分辨率为13厘米。它们是在距地面1000米的高空使用DLR 3K摄像机系统(一种近乎实时的机载数字监控系统)在德国慕尼黑地区拍摄的。有14235辆车是通过在图片中使用定向包围框手动标记的。

包含5种类型的遥感地物目标,据悉，这款无人机采用了光纤作为核心架构，灵感源自人类神经系统，能够不间断地监控无人机结构的完整性与健康状态。此技术的融入，不仅大幅提升了无人机的运行效能，还极大减少了执行着陆检查的需求，预示着运营成本的显著削减。,UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。,揭牌仪式

苏州交通执法部门在各上级的领导与指导下，进一步研究不同类型无人机的适用范围、执法场景和应用案例，落实上级关于智慧执法、科技执法的工作部署，探索低空经济时代无人机在空中运输监管中的应用场景，在智能交通执法与监管建设中发挥更大作用。,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！,NWPU Data Set 遥感影像数据集 - 数据集下载 - 超神经 (hyper.ai),References:[1]H. Zhu, X. Chen, W. Dai, K. Fu, Q. Ye, J. Jiao, "Orientation Robust Object Detection in Aerial Images Using Deep Convolutional Neural Network," IEEE Int"l Conf. Image Processing, 2015.,VEDAI数据集

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。,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,展板展示,“1本手册”

相比测绘全站仪、卫星遥感、点云等传统的测量方式，无人机拍摄建模（特别是采用倾斜摄影测量技术）具有大范围、高精度、高清晰等优势。,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。,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。,DOTA 数据集便是用于航拍图像中目标检测的图像数据集，其被用于发现和评估航拍图像中的物体。,无人机吊运物资

采用oriented bounding boxes(OBB)标注格式,14.DIOR

pick-up,,引进垂直起降固定翼飞机

数据集功能：视频分析、目标检测,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。,resolution: 0.1m,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》。

Dataset of Object Detection in Aerial Images，中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室标注的，只包含两类目标：汽车，飞机，以及背景负样本。样本数量如下：,UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com)

1,提取自Utah AGRC