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3.硬件设备：,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。

在规划航线之前，首先要了解场地。应提前了解场地的范围、地貌、树木遮挡情况、建筑和树木高度等，这将为后续的规划航线提供帮助。若有精度要求，则应根据地面分辨率，计算相对航高。,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。,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。

image size: 512 * 512 * 4；1024 * 1024 * 4,UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com),4. 应急救援：在地震、洪水等自然灾害现场，协助搜救人员快速定位被困者。,5.UAV123,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。

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。,采用oriented bounding boxes(OBB)标注格式,参观现场,数据大小：35 GB,boat,

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数据大小：35 GB,7,数据集内容：UAV123是一个从低空无人机捕获的视频跟踪数据集，目标功能在于长期空中跟踪（UAV20L）。,plane,

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）。,VEDAI数据集, 用户感知：指示灯、声音

应用场景,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！

300m半径无人机单兵侦测设备，融合了最新的无人机技术、高精度传感技术与实时数据处理技术，为单兵作战、巡逻及侦察任务提供了前所未有的视野与效率。该设备通过无人机搭载的高性能侦测模块，能够在复杂环境中实现300米范围内的精准侦测，大幅提升单兵的战场感知能力和决策效率。,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。,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。,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。,构建无人智能化体系

pick-up,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。,1.VisDrone