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参考:D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Object Detection and Tracking", European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018. ,image number: 1210,truck,
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6,9.VEDAI,和无人化自动巡航机库系统, 用户感知:指示灯、声音,无人机视角的这10个数据集,千万不要错过! - 知乎 (zhihu.com)
UAVDT:无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com),Overhead Imagery Research Data Set download | SourceForge.net
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该无人机侦测设备搭载了多光谱摄像头、红外热成像仪等先进传感器,能够实现对地面目标、人员、车辆等多种类型目标的精准识别。通过内置的图像处理算法,设备能自动分析目标特征,提供详细的识别报告。,300m半径无人机单兵侦测设备,融合了最新的无人机技术、高精度传感技术与实时数据处理技术,为单兵作战、巡逻及侦察任务提供了前所未有的视野与效率。该设备通过无人机搭载的高性能侦测模块,能够在复杂环境中实现300米范围内的精准侦测,大幅提升单兵的战场感知能力和决策效率。,ITCVD数据集
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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。,应用场景,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。,boat,
van,,数据集内容:
2024年8月,在第七届“绽放杯”5G应用征集智慧城市大赛中,苏州交通执法部门参赛项目“延伸感知触角,5G-A守卫‘东方威尼斯’”,展示了“5G+无人机”多场景水上执法监管的应用方案,针对水上侦查巡航的难点痛点问题,应用无人机构建通感一体化“云上”执法新模式,实现全时全域监管、精准高效执法探索全新路径,以“通”+“感”共筑水上监管防线,在全国2880余个竞赛项目中脱颖而出,荣获全国二等奖。,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。