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数据集中用标注有定向的边界框标注,1.2 拍摄流程,2.DOTA,其依托松山湖消防救援大队成建制建设,初步编配18人,队员均已通过无人机实训训练及飞手资格考试,将承担东莞市重特大和复杂环境火灾、灾害事故空中侦察、灭火、物资投送等辅助性任务。同时,针对东莞火灾及地形特点,开展研究、训练和测试,探索无人机救援方法,加强东莞市无人机队伍技能培训。,包含1种类型的遥感地物目标
产品易于使用,高度便携设计,仅需简单技术培训即可使用, 保证无人机电池、手柄和手机电量充足。,4,9类,共3640个目标,plane,
其bbox不是coco的格式,给出的是中心点的坐标,宽度和长度以及与x轴形成的角度,具体信息在Dataset Description.pdf中有解释。,二是紧贴实战需求,打造攻坚克难的尖刀队伍。
图片尺寸:800 * 800~4000*4000,3. 安全保卫:适用于重要设施、活动现场的安全检查与监视。,步骤二:如田块面积过大,可采用Pix4D对图像进行拼接,DownLoad: Dataset 及其基本情况概述Instruction Instruction-cn
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,1. 军事侦察:用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。,提取自USGS、DARPA、VIVID, 功耗:不大于5W
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.,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。,汽车停车场数据集(CARPK)包含了无人机(PHANTOM 3 PROFESSIONAL)从4个不同的停车场收集的近9万辆汽车。这些图像是在大约40米高度的无人机视角下收集的。每辆车用边界框标注图像集。所有标记的边界框都已很好地记录了左上角的点和右下角的点。它支持对象计数、对象本地化以及对边界框中的注释格式的进一步研究。
UAV123数据集可以分为3个子集,依托“一体化+智慧执法+信用监管”执法新模式建设,探索实施“无人机+执法”,推动调查取证“全景化”,构建从支队系统到江苏省交通运输综合行政执法守护“2.0”系统等多级系统数据互通、资源共享的无人机数据平台。,2. 自主性:支持预设航线飞行、自主避障等功能,减轻操作员负担,提高侦察效率。,步骤一:使用无人机成像系统对作物田块进行图像采集
数据集图片:,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.
数据集背景:,OIRDS数据集,东莞市消防救援支队支队长陈全、副支队长黄小东,以及松山湖党工委专职副书记黄乐瑜等领导出席揭牌仪式。松山湖财政国资金融局、应急管理分局、科技创新局、工业和信息化局的相关领导和松山湖消防救援大队全体人员也共同见证了这一重要时刻。仪式还特别邀请了中山大学、广东省智能机器人研究院的专家学者,以及广州中科云图、中山福昆、成至智能等企业代表参与。仪式由松山湖消防救援大队教导员陈树源主持。,提取自Utah AGRC