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DOTA 数据集是用于航拍图像中的目标检测的大型图像数据集。它可用于发现和评估航拍图像中的物体。无论从数量还是质量上来说，在同类型数据集中都具有很大优势,实发布机构： 武汉大学,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。 ,提取自USGS、DARPA、VIVID,构建无人智能化体系

利用无人机热成像功能提升应急搜救效率, 无人机拍摄建模是指使用无人机拍摄航拍图像，后利用照片建模软件对这些二维航拍图像进行建模处理，最终生成三维数字模型的过程。其中拍摄航拍图像以制作模型和地图的过程也称为航空摄影测量。, 最低探测高度：0 m,开展无人机热成像模式在水上搜救工作的可行性应用研究，通过热成像技术，可以清晰分辨出水面上的不同物体，实现人机联防，尤其适用于太湖水面广阔水域、大雾或夜间等视线条件不佳的情况，助力提升水上搜救的科学性、精准性、时效性。2023年以来，应用无人机进行湖区执法巡查、检查及搜救辅助等工作60余次。

道路运输安全风险隐患防范,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,object number: 1800,遥感目标检测——ITCVD - 飞桨AI Studio (baidu.com),此外，还对“蓝翼”无人机专业队的未来建设和发展，提出以下三点要求：

东莞市消防救援支队“蓝翼”无人机专业队揭牌仪式,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

DownLoad: Dataset 及其基本情况概述Instruction Instruction-cn ,智蓝无人机,其依托松山湖消防救援大队成建制建设，初步编配18人，队员均已通过无人机实训训练及飞手资格考试，将承担东莞市重特大和复杂环境火灾、灾害事故空中侦察、灭火、物资投送等辅助性任务。同时，针对东莞火灾及地形特点，开展研究、训练和测试，探索无人机救援方法，加强东莞市无人机队伍技能培训。

交通运输部公布了全国交通运输行政执法“四基四化”建设典型案例， 苏州市交通运输部门无人机“云上执法”入选 “执法质效提升工作法”典型案例（全国48个）。, 电源电压适应性:AC(100~240),据了解，“蓝翼”是全广东第一支无人机消防救援专业队，致力于建设新型通信队伍，构建无人智能化体系，定位为“立足东莞，支援全省，面向全国”。,无人机应用展示,下一步

遥感目标检测——VEDAI - 飞桨AI Studio (baidu.com),10.ITCVD,truck,仪式前，市消防救援支队领导与园区主要领导参观了水域教研室、真烟真火实训基地等消防专业力量建设。随后参观了无人机专业队相关车辆器材、无人机操法展示，真切感受到了“低空经济”在消防领域的实战应用。包括配备的专为高层火灾设计的大型灭火无人机，可实现40公斤物资吊运的中型载重无人机，装有喷火、抛投、喊话、照明等挂载的多功能无人机、可在狭小空间侦察穿越的穿越机；以及轻型卫星便携站、应急指挥系统等卫星通信装备。充分展示了无人机专业队“察打保”一体，“空天地”融合的新质战斗力。,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。

利用无人机抛投救生圈、开展水上救援,仪式前，市消防救援支队领导与园区主要领导参观了水域教研室、真烟真火实训基地等消防专业力量建设。随后参观了无人机专业队相关车辆器材、无人机操法展示，真切感受到了“低空经济”在消防领域的实战应用。包括配备的专为高层火灾设计的大型灭火无人机，可实现40公斤物资吊运的中型载重无人机，装有喷火、抛投、喊话、照明等挂载的多功能无人机、可在狭小空间侦察穿越的穿越机；以及轻型卫星便携站、应急指挥系统等卫星通信装备。充分展示了无人机专业队“察打保”一体，“空天地”融合的新质战斗力。,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。

一是要谋划长远发展，持续推动队伍做大做强。,数据集中用标注有定向的边界框标注,引进垂直起降固定翼飞机,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。,包含数量：2806 张航拍图片