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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。, 最低探测高度:0 m,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。,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。,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。
数据格式:txt.pnd,智蓝无人机
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步骤二:如田块面积过大,可采用Pix4D对图像进行拼接,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》。,2.DOTA,image size: 512 * 512 * 4;1024 * 1024 * 4,数据集功能:目标检测
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),由雷神公司等于2009年发布,数据集功能:目标检测,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)。,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。
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。,公路运输车辆管理
Introduction – VISDRONE (aiskyeye.com),truck,标注信息:
12.OIRDS,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。
由卡昂大学于2015年发布,公路运输车辆管理,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。,1.2 拍摄流程