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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、10.ITCVD,由卡昂大学于2015年发布

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。,利用无人机一体化系统PhenoAI air对作物进行图像采集并分析数据，为研究作物出苗率、覆盖度、出苗面积、植被指数等苗情苗势信息提供高效监测方法，以期实现作物长势的定量评估，为作物精细化管理提供依据，在现代农业生产中具有重要意义。,UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。,“云上执法”“1234”体系,UAVDT：无人机目标检测与跟踪数据集 - 飞桨AI Studio (baidu.com)

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。,即《无人机场景应用实操手册》。系统总结无人机在水上巡航、公路巡查、工程建设、水上救援等执法领域应用的经验做法，助力全省交通运输智慧执法装备体系创新应用攻坚行动，为全省交通运输执法系统提供示范借鉴。

功耗:不大于5W,据了解，“蓝翼”是全广东第一支无人机消防救援专业队，致力于建设新型通信队伍，构建无人智能化体系，定位为“立足东莞，支援全省，面向全国”。,tractor,,3.UCAS-AOD,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。

4,2023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。,该数据集包含的是原始图片，不包括注释,揭牌仪式结束后，各位领导就松山湖园区消防重点工作进行了深入交流，并诚邀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科研单位签订了战略合作协议，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技技术突破共生格局。

展板展示,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。,“云上执法”“1234”体系, 注：在实际作业中：设定的重叠度一般为：航向80%，旁向75-80%。

包含5种类型的遥感地物目标, 连续使用时间：不小于8小时,来源：https://sites.google.com/view/grli-uavdt/%E9%A6%96%E9%A1%B5,步骤三：使用PhenoAI air分析系统对图像进行数据分析，仅需点击三步即可（①标记小区②尺度校正③点击分析）

步骤一：使用无人机成像系统对作物田块进行图像采集,东莞市消防救援支队“蓝翼”无人机专业队揭牌仪式,2. 反恐行动：在城市反恐、劫持事件等场景中，提供隐蔽侦察和实时情报支持。,数据集共计 2806 幅航拍图，每张图像的像素尺寸在 800*800 到 4000*4000 的范围内，其中包含不同尺度、方向和形状的物体。之后这些 DOTA 图像经由专家使用 15 个常见目标类别进行注释，包括：飞机，轮船，储罐，棒球场，网球场，篮球场，地面跑道，港口，桥梁，大型车辆，小型车辆，直升机，环形交叉路口，足球场和篮球场。

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