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References:[1]H. Zhu, X. Chen, W. Dai, K. Fu, Q. Ye, J. Jiao, "Orientation Robust Object Detection in Aerial Images Using Deep Convolutional Neural Network," IEEE Int"l Conf. Image Processing, 2015.,image number: 900,影像信息：

image size: 512 * 512 * 4；1024 * 1024 * 4,数据集内容：AU-AIR数据集是第一个用于目标检测的多模式UAV数据集。

探测频率：300~6000MHz,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。,pick-up

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*分析结果自动弹出(精准分割各植被的轮廓标记图及数据汇总表),利用无人机监管工程运输车辆,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。,由University of Twente Research Information于2018年发布,亚马逊将从其混合设施发射无人机。美国联邦航空管理局 (FAA) 已批准亚马逊的无人机进行超视距 (BVLOS) 飞行，这意味着它们可以在操作员的视线范围之外飞行。

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1类，共23543个目标,该数据集包含的是原始图片，不包括注释,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。,遥感目标检测——ITCVD - 飞桨AI Studio (baidu.com)

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