
本方案提出的方法可实现大面积作物苗情苗势的快速监测,在中、小尺度范围内,低空无人机遥感克服了人工调查效率低、卫星遥感分辨率不足以及云层干扰等外界条件的限制,在作物生长季,利用PhenoAI air提取作物出苗率(株数)、覆盖度、出苗面积等苗情信息并结合ExG、NDGI、NGRDI等植被指数信息,能客观估测作物的产量。, 可充电锂离子电池
数据集中用标注有定向的边界框标注,truck,,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。 ,利用无人机一体化系统PhenoAI air对作物进行图像采集并分析数据,为研究作物出苗率、覆盖度、出苗面积、植被指数等苗情苗势信息提供高效监测方法,以期实现作物长势的定量评估,为作物精细化管理提供依据,在现代农业生产中具有重要意义。,一旦侦测到异常情况或潜在威胁,设备将立即通过无线传输方式向操作员发出告警信号。告警信息包括目标位置、类型、威胁等级等关键信息,帮助操作员迅速做出反应。此外,设备还支持远程操控下的实时视频传输,使操作员能够直观了解现场情况。
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)。,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。,包含9种类型的遥感地物目标
该数据集包含的是原始图片,不包括注释, 相比测绘全站仪、卫星遥感、点云等传统的测量方式,无人机拍摄建模(特别是采用倾斜摄影测量技术)具有大范围、高精度、高清晰等优势。,Introduction – VISDRONE (aiskyeye.com)
来源:,公路运输车辆管理
亚马逊正在使用其最新的 MK30 无人机,该无人机可承载高达 5 磅的重量,同时飞行距离增加一倍,运行时安静 50%,比之前的型号更耐用,之前的型号有时会在测试中坠毁和起火。, 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。,10.ITCVD,无人机视角的这10个数据集,千万不要错过! - 知乎 (zhihu.com)