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7、1.VisDrone,随着遥感技术的发展，针对大田环境中作物苗情信息人工采集困难、误差大、效率低等问题，无人机具有效率高、成本低、操作灵活、更适合复杂农田环境等特点，不仅克服了人工获取影像数据的困难，还可减少人体接触对农作物的损害，为大范围农情信息获取提供了新的技术手段。

要坚持纪律队伍建设标准，落实“两严两准”要求，在日常管理中，做到严格教育、严格训练、严格管理、严格要求；在各类灾害事故处置中，敢于当先锋、打头阵、挑大梁。坚持干在实处、走在前列，勇于变革、勇于创新，积极学习借鉴全国各地的先进经验和技术为我所用，不断创造综合应急救援先进经验，不断涌现应急救援先进典型，不断树立国家综合性消防救援队伍良好形象。,来源：

智蓝无人机“云上执法”, 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。,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。

步骤一：使用无人机成像系统对作物田块进行图像采集,“2项制度”, 功耗:不大于5W,1. 便携性：无人机设计紧凑，易于携带与部署，单兵即可快速完成组装与起飞。,公路水运工程执法检查

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,由卡昂大学于2015年发布,利用无人机取证渣土违规运输

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。,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,西工大韩军伟课题组提出了一种用于光学遥感图像中目标检测的大规模基准数据集“DIOR”，由23463幅图像和190288个目标实例组成，并对近年来基于深度学习的目标检测方法进行了综述。目标类别如下图。大小800 * 800，分辨率0.5m到30m。包括不同季节、不同天气。位置增强。来源Google Earth。

96fps，resolution·720p4K。最后所有的视频提供720p，30fps，并完全手工标注。,11.DLR3kVehicle,东莞市消防救援支队“蓝翼”无人机专业队揭牌仪式,数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。

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。,DLR 3K车辆:DLR 3K车辆数据集(Liu and Mattyus, 2015)是另一个设计用于车辆检测的数据集。它包含20张5616 3744航拍图像，空间分辨率为13厘米。它们是在距地面1000米的高空使用DLR 3K摄像机系统(一种近乎实时的机载数字监控系统)在德国慕尼黑地区拍摄的。有14235辆车是通过在图片中使用定向包围框手动标记的。 , 用户感知：指示灯、声音,利用无人机查处环城河小型皮划艇违规驾驶,pick-up,

数据集内容：随着无人驾驶飞机（UAV）的广泛普及，已经制作了大量的航拍视频。人们筛选如此大的数据并理解其内容是不现实的。因此，对无人机视频自动理解的方法学研究至关重要。,松山湖党工委专职 副书记黄乐瑜在致辞中对 “蓝翼”无人机专业队的成立表示热烈祝贺，对市消防救援支队一直以来关心和支持松山湖消防工作表示衷心感谢！向全体消防指战员的辛勤付出，致以诚挚问候！,1. 军事侦察：用于边境巡逻、敌情侦察、战场监视等任务。