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2、利用无人机查处环城河小型皮划艇违规驾驶,产品易于使用，高度便携设计，仅需简单技术培训即可使用

发布时间：2017 年 11 月, 无人机拍摄建模是指使用无人机拍摄航拍图像，后利用照片建模软件对这些二维航拍图像进行建模处理，最终生成三维数字模型的过程。其中拍摄航拍图像以制作模型和地图的过程也称为航空摄影测量。,Overhead Imagery Research Data Set download | SourceForge.net,pixel resolution: 0.125 m,应用场景

NWPU Data Set 遥感影像数据集 - 数据集下载 - 超神经 (hyper.ai),第一，103个视频序列，由专业的高级的无人机稳定可控的相机捕获，高度5~25meters，frame rates30

下一步,仪式前，市消防救援支队领导与园区主要领导参观了水域教研室、真烟真火实训基地等消防专业力量建设。随后参观了无人机专业队相关车辆器材、无人机操法展示，真切感受到了“低空经济”在消防领域的实战应用。包括配备的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。充分展示了无人机专业队“察打保”一体，“空天地”融合的新质战斗力。,第二，12个视频序列，由价格比较低的无人机不稳定的相机捕获，这些序列拥有低的质量和分辨率，还包含合理的噪声，并完全手工标注。,NWPU Data Set 遥感影像数据集 - 数据集下载 - 超神经 (hyper.ai),探索使用无人机对船舶运输渣土（泥浆）进行空中夜视侦察，充分发挥其隐匿性、快速性特点，主要解决船舶倾倒工程渣土（泥浆）频发于夜间和偏远水域，针对当事船舶驾驶人员对于水上巡航执法反侦察的困境，取得良好成效。在通航水域监管方面，执法人员定期、高频度对监管水域进行无人机空中安全巡查，及时处置桨板、皮划艇驶入航道、船舶非法营运等安全隐患，有力地补充了传统巡查存在的安全监管覆盖面不足、不及时等问题。

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。,遥感目标检测——ITCVD - 飞桨AI Studio (baidu.com),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。

无人机视角的这10个数据集，千万不要错过！ - 知乎 (zhihu.com),第三，8个合成的视频序列，由我们提出的UAV模拟器。目标随着预先定义的轨迹移动，使用Unreal Game Engine rendered，同时自动标注在30fps，同时也可以获得目标mask/segmentation

无人机应用展示,这些图像来源包含不同传感器和平台，包括 Google Earth、JL–1 卫星拍摄，以及中国资源卫星数据和应用中心的 GF–2 卫星拍摄。,要立足“全灾种、大应急”任务需求，突出科技型和实用性相结合，持续优化训练科目，加强人机结合，在火场侦查、定位火源、实时监测、救援辅助等环节下功夫，加快项目研发和成果转化，为不同灾害类型事故处置提供强大的信息支撑，全面提升全域快速投送力量能力，形成快速反应的尖刀力量！,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。,7.AU-Air

作为计算机视觉的重要数据之一，遥感图像对于分析地球信息具有重要的作用。,1.2 拍摄流程,包含1种类型的遥感地物目标,object number: 23543,2. 自主性：支持预设航线飞行、自主避障等功能，减轻操作员负担，提高侦察效率。

UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。,陈全支队长 强调了“蓝翼”无人机 专业队成立的重要性和未来在消防救援工作中的重要作用。他指出，随着科技的不断发展，无人机技术在消防救援领 域的应用越来越广泛，无人机不仅可以进行空中侦察，还能搭载灭火设备进行空中灭火，极大地提高了消防救援的效率和安全性。“蓝翼”无人机专业队的成立，将进一步提升东莞市消防救援支队在复杂环境下的救援能力，为保护人民生命财产安全提供更加有力的保障。,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。,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。

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。,7,OIRDS数据集,pixel resolution: 约0.15m, 故障提示：低电量告警指示

image number: 1210,ITCVD数据集,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。,数据大小：35 GB,2

包括512*512、1024*1024两种尺寸数据，每种数据包含rgb、nir2种图像，共4波段,数据集内容：随着无人驾驶飞机（UAV）的广泛普及，已经制作了大量的航拍视频。人们筛选如此大的数据并理解其内容是不现实的。因此，对无人机视频自动理解的方法学研究至关重要。