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数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性(例如,车辆类别和遮挡)对帧进行手动注释。,truck,, 探测距离:300-500m(受机型和电磁环境影响测试结果不同)
“3大领域”,三是要做到纪律严明,筑牢不断走向胜利的坚强保障,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:,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。,仪式上,东莞市消防救援支队副支队长黄小东宣读了《东莞市消防救援支队无人机专业队组建方案》,详细介绍了队伍的组建背景、目标任务、人员编制、装备配置以及未来发展规划。
发布时间:2017 年 11 月,此前,亚马逊宣布关闭位于加利福尼亚州洛克福德的测试区。新的托利森配送中心首次将无人机配送整合到亚马逊的配送网络中,无人机将部署在配送中心旁边。,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。
二是紧贴实战需求,打造攻坚克难的尖刀队伍。,即《无人机使用管理规定(试行)》《无人机驾驶培训制度(试行)》。两项制度,明确了无人机使用范围、程序、破损责任、飞手培训等,使无人机从使用到培训走向制度化、规范化道路,规避使用风险。, 主机重量: ≤200g,装备器材展示
道路运输安全风险隐患防范,设备特性
“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。,12.OIRDS,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.,实发布机构: 武汉大学,tractor,
ITCVD Dataset — University of Twente Research Information,遥感目标检测——VEDAI - 飞桨AI Studio (baidu.com),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。,无人机视角的这10个数据集,千万不要错过! - 知乎 (zhihu.com),揭牌成立
智蓝执法无人机数据互通平台,1.VisDrone,该无人机侦测设备搭载了多光谱摄像头、红外热成像仪等先进传感器,能够实现对地面目标、人员、车辆等多种类型目标的精准识别。通过内置的图像处理算法,设备能自动分析目标特征,提供详细的识别报告。,加强合作向科技要战斗力
尤为值得一提的是,光学散斑技术的应用极大地降低了无人机因例行维护检查而频繁降落的必要性,确保了无人机作业的高效连贯与高度可靠性。,6,2. 反恐行动:在城市反恐、劫持事件等场景中,提供隐蔽侦察和实时情报支持。
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。,UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准(即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧),用于3项重要的基本任务,即目标检测(DET)、单目标跟踪(SOT)和多目标跟踪(MOT)。