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7.AU-Air,由卡昂大学于2015年发布
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:,农作物苗期阶段的生长状态和健康状况是作物生命周期中的关键时期,决定了后续生长和产量的潜力,传统苗情获取主要依靠植保员田间抽样调查、手动估算,这种方式主观性强、精确度低且费时费力,难以满足当前农业发展要求。, 探测距离:300-500m(受机型和电磁环境影响测试结果不同),该数据集包含的是原始图片,不包括注释,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。
连续使用时间:不小于8小时,1. 军事侦察:用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。,构建无人智能化体系
亚马逊将从其混合设施发射无人机。美国联邦航空管理局 (FAA) 已批准亚马逊的无人机进行超视距 (BVLOS) 飞行,这意味着它们可以在操作员的视线范围之外飞行。,本方案提出的方法可实现大面积作物苗情苗势的快速监测,在中、小尺度范围内,低空无人机遥感克服了人工调查效率低、卫星遥感分辨率不足以及云层干扰等外界条件的限制,在作物生长季,利用PhenoAI air提取作物出苗率(株数)、覆盖度、出苗面积等苗情信息并结合ExG、NDGI、NGRDI等植被指数信息,能客观估测作物的产量。,boat,,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!,image number: 1210
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。,UAV123数据集包含了大量的场景,目标,和动作。很自然的,这些序列包含了通常目标跟踪的一些挑战。
image size: 5616 * 3744 * 3,3. 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。
揭牌仪式后,东莞市消防救援支队与中山大学广东省消防科学与智能应急技术重点实验室、广州中科云图智能科技有限公司、中山福昆航空科技有限公司等单位签订战略合作协议,以优势互补、互惠互利、资源共享的原则促进科研合作,形成消防无人机应用和科学技术突破共生格局。(羊城晚报),4
随着航空摄影技术的不断发展,无人机倾斜摄影测量技术出现了。传统航空摄影采用正摄角度采集影像,而倾斜摄影测量运用多角度相机同步获取地面物体各个角度高分辨率的航摄影像。,据介绍,“蓝翼”的成立将助力消防救援队伍在灭火救援、抢险救援、社会救助三大领域,精准高效地完成侦察、三维建模、灭火、抛投、照明与喊话等救援步骤,全面提升消防救援队伍空中侦察和消防救援能力,拓展无人机在应急通信、灾情侦察、战勤保障、消防宣传等领域的应用。
相比测绘全站仪、卫星遥感、点云等传统的测量方式,无人机拍摄建模(特别是采用倾斜摄影测量技术)具有大范围、高精度、高清晰等优势。,image size: 5616 * 3744 * 3,交通运输部公布了全国交通运输行政执法“四基四化”建设典型案例, 苏州市交通运输部门无人机“云上执法”入选 “执法质效提升工作法”典型案例(全国48个)。
数据集内容:AU-AIR数据集是第一个用于目标检测的多模式UAV数据集。,利用无人机抛投救生圈、开展水上救援