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5、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,image size: 5616 * 3744 * 3,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。,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。

2806 幅航拍图，15 个类别详细标注,数据集数量：在这项工作中，提出了一个大型的数据集，称为ERA（航拍视频中的事件识别），由2864个视频组成，每个视频都包含一个来自25个不同类别的标签，对应于展开5秒640*640大小的视频。,水上交通应急救援

下图是很现有数据集的一个比较：,由卡昂大学于2015年发布

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。,11月1日，东莞市消防救援支队无人机专业队在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。 作为广东省首支整建制无人机专业队，这不仅是东莞市消防领域在科技创新和智能化建设方面迈出的重要步伐，也是消防救援能力现代化转型的关键举措， 为提升应急响应和处置能力提供了强有力的技术支撑。,下一步, 故障提示：低电量告警指示

11.DLR3kVehicle,pick-up,ITCVD Dataset — University of Twente Research Information,该数据集包含的是原始图片，不包括注释,该公司声称，这是第一家同时推出符合 FAA 要求的新设施和 BVLOS 无人机服务的公司。

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,“3大领域”,Introduction – VISDRONE (aiskyeye.com),利用无人机取证渣土违规运输,UAV123数据集可以分为3个子集

1.2 拍摄流程, 用户感知：指示灯、声音,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。

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。,VisDrone2022数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集。基准数据集由 265，228 帧和 10，209 张静态图像组成的 400 个视频片段组成，由各种无人机摄像头捕获，涵盖广泛的方面，包括位置（取自中国相隔数千公里的 14 个不同城市）、环境（城市和乡村）、物体（行人、车辆、自行车等）和密度（稀疏和拥挤的场景）。请注意，数据集是使用各种无人机平台（即具有不同型号的无人机）在不同的场景以及各种天气和照明条件下收集的。这些帧使用超过 260 万个边界框或经常感兴趣的目标点（如行人、汽车、自行车和三轮车）手动注释。还提供了一些重要属性，包括场景可见性、对象类和遮挡，以提高数据利用率。,相关链接：http://www.ucassdl.cn/resource.asp,数据集内容：UAV123是一个从低空无人机捕获的视频跟踪数据集，目标功能在于长期空中跟踪（UAV20L）。,来源：

*分析结果自动弹出(精准分割各植被的轮廓标记图及数据汇总表),数据集中用标注有定向的边界框标注,vehicle