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“4个特色”,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。,据介绍，“蓝翼”的成立将助力消防救援队伍在灭火救援、抢险救援、社会救助三大领域，精准高效地完成侦察、三维建模、灭火、抛投、照明与喊话等救援步骤，全面提升消防救援队伍空中侦察和消防救援能力，拓展无人机在应急通信、灾情侦察、战勤保障、消防宣传等领域的应用。,利用无人机抛投救生圈、开展水上救援,4.航线规划：

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,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,设备特性,1. 军事侦察：用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。

应用无人机在施工现场远空采集直观高清影像资料，发现施工现场安全隐患，监测工地扬尘治理，并结合执法人员地面取证工作，形成完整视音频证据链，为处理重大违章违法行为提供客观、有效证据，有效破解工地现场道路不畅、交通中断、目力不及、取证较难等监管困境。,陈全支队长 强调了“蓝翼”无人机 专业队成立的重要性和未来在消防救援工作中的重要作用。他指出，随着科技的不断发展，无人机技术在消防救援领 域的应用越来越广泛，无人机不仅可以进行空中侦察，还能搭载灭火设备进行空中灭火，极大地提高了消防救援的效率和安全性。“蓝翼”无人机专业队的成立，将进一步提升东莞市消防救援支队在复杂环境下的救援能力，为保护人民生命财产安全提供更加有力的保障。

和无人化自动巡航机库系统,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。, 航向重叠率：无人机在一条航线前进拍照时，前后两张照片的重叠率。, 主机重量: ≤200g

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。 ,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。,10.ITCVD,西工大韩军伟课题组提出了一种用于光学遥感图像中目标检测的大规模基准数据集“DIOR”，由23463幅图像和190288个目标实例组成，并对近年来基于深度学习的目标检测方法进行了综述。目标类别如下图。大小800 * 800，分辨率0.5m到30m。包括不同季节、不同天气。位置增强。来源Google Earth。
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