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洋洋挖花
2024-11-21 00:17:30
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遥感目标检测——OIRDS - 飞桨AI Studio (baidu.com),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。

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。,1. 军事侦察:用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。,通过无人机空中监控、数据共享,发现、确定未按要求落实扬尘防治措施车辆、涉嫌超限车辆,固定证据并约谈运输企业,要求运输企业落实生产主体责任,防范道路运输安全隐患。

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。,pixel resolution: 约0.15m,6.CARPK,水域救援类项目展示

探测频率:300~6000MHz,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。,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。,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

DownLoad: Dataset 及其基本情况概述Instruction Instruction-cn ,即《无人机场景应用实操手册》。系统总结无人机在水上巡航、公路巡查、工程建设、水上救援等执法领域应用的经验做法,助力全省交通运输智慧执法装备体系创新应用攻坚行动,为全省交通运输执法系统提供示范借鉴。,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, 2806 幅航拍图,15 个类别详细标注,plane,

遥感目标检测——ITCVD - 飞桨AI Studio (baidu.com),4. 应急救援:在地震、洪水等自然灾害现场,协助搜救人员快速定位被困者。,研究人员强调,这一创新方法能显著减少因检查导致的服务中断,将运营效率提升至新高度。,系统内置了先进的光学散斑技术,能够即时捕获无人机的应力分布与形变信息。这些信息以光信号形式迅速传递至地面控制站,由人工智能算法进行深入分析,从而精确评估无人机的健康状态,并预先识别潜在故障。,UAV123数据集可以分为3个子集

利用无人机热成像功能提升应急搜救效率,“1本手册”,11月1日,东莞市消防救援支队无人机专业队在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。 作为广东省首支整建制无人机专业队,这不仅是东莞市消防领域在科技创新和智能化建设方面迈出的重要步伐,也是消防救援能力现代化转型的关键举措, 为提升应急响应和处置能力提供了强有力的技术支撑。,揭牌仪式,UAV123数据集可以分为3个子集

ITCVD数据集,6.CARPK

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。,4.UAVDT,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。,6,van

UAVDT:无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com),揭牌仪式结束后,各位领导就松山湖园区消防重点工作进行了深入交流,并诚邀中山大学广东省消防科学与智能应急技术重点实验室、广州中科云图智能科技有限公司、中山福昆航空科技有限公司等科研单位签订了战略合作协议,以优势互补、互惠互利、资源共享的原则促进科研合作,形成消防无人机应用和科技技术突破共生格局。,公路运输车辆管理,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。

技术指标:,揭牌成立

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