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5、UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com),依托“一体化+智慧执法+信用监管”执法新模式建设，探索实施“无人机+执法”，推动调查取证“全景化”，构建从支队系统到江苏省交通运输综合行政执法守护“2.0”系统等多级系统数据互通、资源共享的无人机数据平台。,构建无人机数据互通平台,ppyoloe实战之VisDrone2019无人机数据-pudn.com,3. 安全保卫：适用于重要设施、活动现场的安全检查与监视。

即无人机在道路、水上、工程领域的交通运输执法与巡查。,数据集内容：,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”。,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。

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UAV123数据集可以分为3个子集,object number: 23543,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。,利用无人机发现施工现场问题隐患, 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。

unknown,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。

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。,“3大领域”,5类，共1800个目标,步骤一：使用无人机成像系统对作物田块进行图像采集,vehicle

3.UCAS-AOD,Overhead Imagery Research Data Set download | SourceForge.net,发布时间：2017 年 11 月,松山湖党工委专职 副书记黄乐瑜在致辞中对 “蓝翼”无人机专业队的成立表示热烈祝贺，对市消防救援支队一直以来关心和支持松山湖消防工作表示衷心感谢！向全体消防指战员的辛勤付出，致以诚挚问候！

数据大小：35 GB,VisDrone2022数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集。基准数据集由 265，228 帧和 10，209 张静态图像组成的 400 个视频片段组成，由各种无人机摄像头捕获，涵盖广泛的方面，包括位置（取自中国相隔数千公里的 14 个不同城市）、环境（城市和乡村）、物体（行人、车辆、自行车等）和密度（稀疏和拥挤的场景）。请注意，数据集是使用各种无人机平台（即具有不同型号的无人机）在不同的场景以及各种天气和照明条件下收集的。这些帧使用超过 260 万个边界框或经常感兴趣的目标点（如行人、汽车、自行车和三轮车）手动注释。还提供了一些重要属性，包括场景可见性、对象类和遮挡，以提高数据利用率。,2, 在介绍航线规划时，首先明确一个基本情况：为了保证建模软件识别的准确性，航拍的照片之间需要保证一定的重叠率，结合无人机拍摄就产生了两个新概念——旁向重叠率和航向重叠率。,Dataset of Object Detection in Aerial Images，中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室标注的，只包含两类目标：汽车，飞机，以及背景负样本。样本数量如下：