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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。,5.UAV123,类别数:15 类,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:,参观现场
resolution: 0.1m,利用无人机监管工程运输车辆,car
2.DOTA,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。,近日,东莞市消防救援支队无人机专业队(代号“蓝翼”)在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。据介绍,作为广东省首支整建制无人机专业队,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。
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。,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。,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。,object number: 1800
resolution: 0.1m, 故障提示:低电量告警指示,1,我市交通运输部门加强智蓝无人机执法工作室“云上执法”建设,逐步形成一套实用性、操作性强的“1234”体系,即“1本手册、2项制度、3大领域、4个特色”的制度化、体系化“云上执法”模式。,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.
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。,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。, 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。
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。,数据集中用标注有定向的边界框标注
UAVDT:无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com),引进垂直起降固定翼飞机,续航时间延长到2.5小时,巡航半径扩展到30公里,对京杭大运河苏州段38.9公里航道、阳澄湖120平方公里水面和太湖苏州部分湖区开展巡航。引进无人化自动巡航机库系统,实行每日分时段固定自动巡航,自动返回无人值守机场,明显提高巡航效率。
近日,东莞市消防救援支队无人机专业队(代号“蓝翼”)在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。据介绍,作为广东省首支整建制无人机专业队,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。,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.