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开展无人机热成像模式在水上搜救工作的可行性应用研究,通过热成像技术,可以清晰分辨出水面上的不同物体,实现人机联防,尤其适用于太湖水面广阔水域、大雾或夜间等视线条件不佳的情况,助力提升水上搜救的科学性、精准性、时效性。2023年以来,应用无人机进行湖区执法巡查、检查及搜救辅助等工作60余次。,数据集背景:
5.UAV123,智蓝无人机“云上执法”,1.了解场地基本信息:
包含5种类型的遥感地物目标,尽管该项目启动过程经历了许多延迟,但亚马逊表示,自 2022 年开始无人机送货以来,它已经在不到一个小时的时间内向客户运送了数千件物品。该公司还在德克萨斯州的大学城开展业务,并计划在 2025 年开设新的门店。, 2806 幅航拍图,15 个类别详细标注,11月6日消息,据报道,英国南安普顿大学的研究人员正在进行一项突破性实验,测试一款装备了创新“神经系统”的无人机。,1.VisDrone
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。,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。
unknown,此前,亚马逊宣布关闭位于加利福尼亚州洛克福德的测试区。新的托利森配送中心首次将无人机配送整合到亚马逊的配送网络中,无人机将部署在配送中心旁边。
公路运输车辆管理,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,2.确定飞行时间:
即无人机在道路、水上、工程领域的交通运输执法与巡查。,通过无人机空中监控、数据共享,发现、确定未按要求落实扬尘防治措施车辆、涉嫌超限车辆,固定证据并约谈运输企业,要求运输企业落实生产主体责任,防范道路运输安全隐患。,第二,12个视频序列,由价格比较低的无人机不稳定的相机捕获,这些序列拥有低的质量和分辨率,还包含合理的噪声,并完全手工标注。,居住在西谷凤凰城都会区的客户有资格通过 Prime Air 接收包裹,并将获得超过 50,000 种日常必需品,包括家庭、美容和办公/科技用品——亚马逊声称这是其迄今为止最大的快速无人机送货选择。
近日,东莞市消防救援支队无人机专业队(代号“蓝翼”)在东莞松山湖消防救援大队正式揭牌成立。据介绍,作为广东省首支整建制无人机专业队,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。,现场操作展示,DOTA 数据集便是用于航拍图像中目标检测的图像数据集,其被用于发现和评估航拍图像中的物体。,其bbox不是coco的格式,给出的是中心点的坐标,宽度和长度以及与x轴形成的角度,具体信息在Dataset Description.pdf中有解释。