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3、伴随着假期的结束，各位魂师大人又纷纷投入到工作（不）与（想）学习（上）当（班）中，而当我们感叹假期如此短暂的同时，似乎感觉距离上次游戏版本更新已经时隔好久，而特别是其中的副本关卡彩蛋已经被许多玩家所遗忘。；

4、包含1种类型的遥感地物目标,和无人化自动巡航机库系统

无人机吊运物资,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

该数据集由西北工业大学发布，相关论文有《Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art》。, 连续使用时间：不小于8小时

故障提示：低电量告警指示,“黑驾培”安全隐患一直是城市交通运输监管的一大痛点。这些培训者和受训人没有足够的安全保护意识和措施，给道路上依规正常行驶的车辆带来极大安全风险。“黑驾培”在开展“教学”时，会安排人员在周围放哨，发现执法人员前往处置时，就会提前“预警”，让培训者逃之夭夭。执法人员可应用无人机对违法违规驾培行为先行取证，锁定违法行为具体实施车辆，随后指挥执法检查人员进行精准打击，解决传统执法模式存在的“抓现行难、固定证据难”等问题，有效打击并降低了违法驾驶行为带来的道路运输安全风险。,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。

2023年以来，苏州市支队开展水上巡航680余架次、工程执法检查45次、机动车驾驶培训检查11次、水上搜救6次，参加各类应急演练9次，累计巡航7318公里，直接或参与取证处罚案件50余起，在监测、巡查、取证等方面发挥重要作用，有力推动了执法质量效能提升。,第三，8个合成的视频序列，由我们提出的UAV模拟器。目标随着预先定义的轨迹移动，使用Unreal Game Engine rendered，同时自动标注在30fps，同时也可以获得目标mask/segmentation

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),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。

Overhead Imagery Research Data Set download | SourceForge.net,4.航线规划：,数据集数量：UAV123数据集，包含总共123个视频序列和超过110K帧，使其成为仅次于ALOV300 ++的第二大对象跟踪数据集。,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.

2806 幅航拍图，15 个类别详细标注,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。,包含1种类型的遥感地物目标,设备为被动式探测设备，确保安静安全运行，不暴露目标 设备耗电功率小，可长时间在野外使用,有效探测常见民用无人机遥控器及控制链路信号，探测距离 远

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。,pixel resolution: 0.125 m,UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com)

揭牌成立,完全注释的 DOTA 图像包含 188282 个实例，每个实例均由任意四边形进行标记。,一是要谋划长远发展，持续推动队伍做大做强。,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）。,tractor,

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,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., 连续使用时间：不小于8小时