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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.,识别能力

遥感目标检测——ITCVD - 飞桨AI Studio (baidu.com), 2806 幅航拍图，15 个类别详细标注, 正午地面的阴影最小，此时的光照强度大且太阳高度角小，若天气条件不好会导致采集到的建筑物阴面空中三角测量匹配精度差、纹理模糊且亮度低，会影响建模的最终效果。,遥感目标检测——OIRDS - 飞桨AI Studio (baidu.com)

ITCVD数据集,7.AU-Air,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。

该公司声称，这是第一家同时推出符合 FAA 要求的新设施和 BVLOS 无人机服务的公司。,数据集中用标注有定向的边界框标注,1.了解场地基本信息：,构建无人智能化体系

揭牌成立,结论:,苏州交通执法部门在各上级的领导与指导下，进一步研究不同类型无人机的适用范围、执法场景和应用案例，落实上级关于智慧执法、科技执法的工作部署，探索低空经济时代无人机在空中运输监管中的应用场景，在智能交通执法与监管建设中发挥更大作用。,VEDAI数据集

Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark,image size: 5616 * 3744 * 3,“1本手册”,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。,“黑驾培”安全隐患一直是城市交通运输监管的一大痛点。这些培训者和受训人没有足够的安全保护意识和措施，给道路上依规正常行驶的车辆带来极大安全风险。“黑驾培”在开展“教学”时，会安排人员在周围放哨，发现执法人员前往处置时，就会提前“预警”，让培训者逃之夭夭。执法人员可应用无人机对违法违规驾培行为先行取证，锁定违法行为具体实施车辆，随后指挥执法检查人员进行精准打击，解决传统执法模式存在的“抓现行难、固定证据难”等问题，有效打击并降低了违法驾驶行为带来的道路运输安全风险。

包含9种类型的遥感地物目标,加强合作向科技要战斗力,开展无人机热成像模式在水上搜救工作的可行性应用研究，通过热成像技术，可以清晰分辨出水面上的不同物体，实现人机联防，尤其适用于太湖水面广阔水域、大雾或夜间等视线条件不佳的情况，助力提升水上搜救的科学性、精准性、时效性。2023年以来，应用无人机进行湖区执法巡查、检查及搜救辅助等工作60余次。,包含5种类型的遥感地物目标,揭牌仪式

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。,object number: 1800,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。

6,数据集数量：AU-AIR数据集包括2小时的原始视频，32823个标记的帧，132034个对象实例，与交通监控有关的8个对象类别,公路运输车辆管理,仪式上，东莞市消防救援支队副支队长黄小东宣读了《东莞市消防救援支队无人机专业队组建方案》，详细介绍了队伍的组建背景、目标任务、人员编制、装备配置以及未来发展规划。,car

无人机应用展示,1.2.1 准备工作,遥感目标检测——OIRDS - 飞桨AI Studio (baidu.com),3. 稳定性：采用先进的飞行控制系统，确保无人机在复杂天气和环境下也能稳定飞行。,Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark