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boat,,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。,1.2 拍摄流程,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。,Introduction – VISDRONE (aiskyeye.com)

参考：D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark: Object Detection and Tracking", European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018. ,利用无人机抛投救生圈、开展水上救援

6,应用场景

利用无人机热成像功能提升应急搜救效率,遥感图像一般来自卫星，航拍图像可能来自大型飞机、无人机、直升机等。这些数据通常被用来进行计算机视觉分类、检测、分割、跟踪任务的训练，以及该领域特定的建筑重建、地物提取、地物属性（高度等）预测等。,道路运输安全风险隐患防范

误报率：≤ 3%,数据格式：txt.pnd,识别能力,即《无人机使用管理规定（试行）》《无人机驾驶培训制度（试行）》。两项制度，明确了无人机使用范围、程序、破损责任、飞手培训等，使无人机从使用到培训走向制度化、规范化道路，规避使用风险。,提取自USGS、DARPA、VIVID

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在规划航线之前，首先要了解场地。应提前了解场地的范围、地貌、树木遮挡情况、建筑和树木高度等，这将为后续的规划航线提供帮助。若有精度要求，则应根据地面分辨率，计算相对航高。,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。,和无人化自动巡航机库系统,2.DOTA

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。,包含5种类型的遥感地物目标,other,这 45 个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、丛林、教堂、圆形农田、云、商业区、密集住宅、沙漠、森林、高速公路、高尔夫球场、地面田径、港口、工业地区、交叉口、岛、湖、草地、中型住宅、移动房屋公园、山、立交桥、宫、停车场、铁路、火车站、矩形农田、河、环形交通枢纽、跑道、海、船舶、雪山、稀疏住宅、体育场、储水箱、网球场、露台、火力发电站和湿地。,包含1种类型的遥感地物目标

此前，亚马逊宣布关闭位于加利福尼亚州洛克福德的测试区。新的托利森配送中心首次将无人机配送整合到亚马逊的配送网络中，无人机将部署在配送中心旁边。,数据集背景：

9类，共3640个目标,1. 军事侦察：用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。,300m半径无人机单兵侦测设备凭借其卓越的侦测性能、高效的识别能力、便捷的告警方式以及广泛的应用场景，成为现代军事、安保及应急救援领域的重要装备。该设备不仅提升了单兵的作战效能和战场感知能力，更为指挥员提供了精准的情报支持，助力决策的科学性与准确性。随着技术的不断进步和应用的深入拓展，该设备必将在更多领域发挥其重要作用。,5,boat,

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。,鞭牛士报道，11月6日消息，据外电报道，亚马逊正在其位于亚利桑那州托利森的当日送达站点启动无人机送货业务。,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。