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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。,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。,4, 功耗:不大于5W

1.2.1 准备工作,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。

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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”。,遥感图像一般来自卫星，航拍图像可能来自大型飞机、无人机、直升机等。这些数据通常被用来进行计算机视觉分类、检测、分割、跟踪任务的训练，以及该领域特定的建筑重建、地物提取、地物属性（高度等）预测等。

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。,数据集内容：AU-AIR数据集是第一个用于目标检测的多模式UAV数据集。,参考：D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Object Detection and Tracking", European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018. ,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：,1.2 拍摄流程

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。,遥感目标检测——VEDAI - 飞桨AI Studio (baidu.com)