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无人机视角的这10个数据集，千万不要错过！ - 知乎 (zhihu.com),二是紧贴实战需求，打造攻坚克难的尖刀队伍。,设备为被动式探测设备，确保安静安全运行，不暴露目标 设备耗电功率小，可长时间在野外使用,遥感目标检测——OIRDS - 飞桨AI Studio (baidu.com),道路运输安全风险隐患防范
数据集中用标注有定向的边界框标注, 环境适应性：-10°~ +55°C±2 ℃
道路运输安全风险隐患防范,即《无人机使用管理规定（试行）》《无人机驾驶培训制度（试行）》。两项制度，明确了无人机使用范围、程序、破损责任、飞手培训等，使无人机从使用到培训走向制度化、规范化道路，规避使用风险。
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。, 最佳拍摄条件为：在光线充足且风速较小的天气的10点-16点。
道路运输安全风险隐患防范,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”。,告警方式,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。 ,7.AU-Air
随着遥感技术的发展，针对大田环境中作物苗情信息人工采集困难、误差大、效率低等问题，无人机具有效率高、成本低、操作灵活、更适合复杂农田环境等特点，不仅克服了人工获取影像数据的困难，还可减少人体接触对农作物的损害，为大范围农情信息获取提供了新的技术手段。,car,数据集中用标注有定向的边界框标注,此外，记者了解到，目前松山湖消防救援大队无人机专业队还配备包括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，可充分展示无人机专业队“察打保”一体，“空天地”融合的消防救援能力。,3. 安全保卫：适用于重要设施、活动现场的安全检查与监视。
ITCVD数据集,利用无人机取证渣土违规运输,UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。,二是紧贴实战需求，打造攻坚克难的尖刀队伍。,构建无人机数据互通平台
即《无人机使用管理规定（试行）》《无人机驾驶培训制度（试行）》。两项制度，明确了无人机使用范围、程序、破损责任、飞手培训等，使无人机从使用到培训走向制度化、规范化道路，规避使用风险。,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),9.VEDAI,plane,
来源：https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5,3. 安全保卫：适用于重要设施、活动现场的安全检查与监视。,5.UAV123
汽车停车场数据集(CARPK)包含了无人机(PHANTOM 3 PROFESSIONAL)从4个不同的停车场收集的近9万辆汽车。这些图像是在大约40米高度的无人机视角下收集的。每辆车用边界框标注图像集。所有标记的边界框都已很好地记录了左上角的点和右下角的点。它支持对象计数、对象本地化以及对边界框中的注释格式的进一步研究。,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。
1. 便携性：无人机设计紧凑，易于携带与部署，单兵即可快速完成组装与起飞。, 主机重量: ≤200g,即《无人机使用管理规定（试行）》《无人机驾驶培训制度（试行）》。两项制度，明确了无人机使用范围、程序、破损责任、飞手培训等，使无人机从使用到培训走向制度化、规范化道路，规避使用风险。