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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。,由University of Twente Research Information于2018年发布,5类，共1800个目标
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！,利用无人机查处“黑驾培”现场, 2806 幅航拍图，15 个类别详细标注
利用无人机发现施工现场问题隐患,6
道路运输安全风险隐患防范,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。
DOTA 数据集是用于航拍图像中的目标检测的大型图像数据集。它可用于发现和评估航拍图像中的物体。无论从数量还是质量上来说，在同类型数据集中都具有很大优势,利用无人机监管工程运输车辆
步骤二：如田块面积过大，可采用Pix4D对图像进行拼接,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。,采用horizontal bounding boxes (HBB)标注格式,数据集来自不同机载传感器的，多模式数据的无人机视觉和机器人技术，并推动了空中监视的计算机视觉和机器人算法的开发。,9类，共3640个目标
应用无人机在施工现场远空采集直观高清影像资料，发现施工现场安全隐患，监测工地扬尘治理，并结合执法人员地面取证工作，形成完整视音频证据链，为处理重大违章违法行为提供客观、有效证据，有效破解工地现场道路不畅、交通中断、目力不及、取证较难等监管困境。,DOTA 数据集：2806 张遥感图像，近 19 万个标注实例_HyperAI超神经的博客-CSDN博客,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。,图片,尤为值得一提的是，光学散斑技术的应用极大地降低了无人机因例行维护检查而频繁降落的必要性，确保了无人机作业的高效连贯与高度可靠性。