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tractor,,研究人员强调,这一创新方法能显著减少因检查导致的服务中断,将运营效率提升至新高度。,由卡昂大学于2015年发布,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。
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。,pixel resolution: 约0.15m
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。,数据集内容:,采用horizontal bounding boxes (HBB)标注格式
5,3.UCAS-AOD,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。,影像信息:,据悉,这款无人机采用了光纤作为核心架构,灵感源自人类神经系统,能够不间断地监控无人机结构的完整性与健康状态。此技术的融入,不仅大幅提升了无人机的运行效能,还极大减少了执行着陆检查的需求,预示着运营成本的显著削减。
结论:,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!,设备特性
数据集功能:目标检测,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。,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,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)。,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”。
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,1.VisDrone,3. 稳定性:采用先进的飞行控制系统,确保无人机在复杂天气和环境下也能稳定飞行。
水上交通应急救援,image size: 256~640 * 256~640 * 3
pixel resolution: 约0.15m,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。,Vehicle Detection in Aerial Imagery (VEDAI) : a benchmark