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4、13.NWPU,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。 ,camping car,,技术亮点,DOTA 数据集：2806 张遥感图像，近 19 万个标注实例_HyperAI超神经的博客-CSDN博客

4,苏州交通执法部门在各上级的领导与指导下，进一步研究不同类型无人机的适用范围、执法场景和应用案例，落实上级关于智慧执法、科技执法的工作部署，探索低空经济时代无人机在空中运输监管中的应用场景，在智能交通执法与监管建设中发挥更大作用。,数据集背景：,识别能力

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。,这 45 个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、丛林、教堂、圆形农田、云、商业区、密集住宅、沙漠、森林、高速公路、高尔夫球场、地面田径、港口、工业地区、交叉口、岛、湖、草地、中型住宅、移动房屋公园、山、立交桥、宫、停车场、铁路、火车站、矩形农田、河、环形交通枢纽、跑道、海、船舶、雪山、稀疏住宅、体育场、储水箱、网球场、露台、火力发电站和湿地。,提取自USGS、DARPA、VIVID,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。,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。

来源：https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5,近年来，苏州市交通运输部门认真贯彻全省“一体化+智慧执法+信用监管”交通综合执法新模式，积极探索“无人机+执法”路径，2021年成立 “智蓝无人机执法工作室”以来，创新打造“云上执法”品牌，全力构建“水陆空一体化”无人机执法模式。目前，全市交通运输执法系统拥有微、轻、小型各类无人机44台（垂起固定翼无人机1台+基站机场1个），无人机持证人员62人，构建起市县两级无人机矩阵。

12.OIRDS,数据集数量：UAV123数据集，包含总共123个视频序列和超过110K帧，使其成为仅次于ALOV300 ++的第二大对象跟踪数据集。,实验方法/步骤, 注：在实际作业中：设定的重叠度一般为：航向80%，旁向75-80%。

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