各个国家的无人机排名表格图片_无人机数据集_捷速X飞行器 无人机UAV《今日统计》全品类无人机|空中航拍|对地打击|通信中继|智能跟踪

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一、武汉无人机需要报备吗

在中国，无人机的使用需要遵循一定的规定，其中之一就是进行报备。根据《中华人民共和国民用航空法》的相关条款，无人机被视为国家秘密的一部分，因此，民用无人机的飞行必须依法报备，否则可能面临相应的法律处罚。

在中国，使用无人机报备的具体步骤包括：首先，明确无人机的使用地点和时间。其次，向当地的无线电管理机构提交申请，并填写相应的报备表格。此外，申请报备的无人机需要满足特定的标准，例如，无人机必须具备记录和存储飞行数据的功能。最后，无线电管理机构会对申请进行审核，若符合报备要求，将获得批准；反之，将被拒绝。

值得注意的是，无人机的报备不仅涉及法律问题，还关系到安全和隐私保护。因此，在使用无人机之前，使用者应深入了解相关的法律法规，并严厉遵守相关规定。通过合法报备和遵守规定，可以确保无人机的使用更加安全、合理。

二、大疆无人机续航时间较长是哪种型号

1. DJI 飞行器在非禁飞区/限飞区内，最大飞行高度设定为 500 米。
2. 由于不同国家和地区采用的无线电制式有所差异，飞行器的遥控距离也因此而变化。以下表格列出了各个型号在不同无线电制式下的最大飞行距离以及最大起飞海拔：
3. DJI FPV、御系列、晓系列的最大飞行距离。
4. 精灵 3 系列、精灵 4 系列的最大飞行距离。
5. 悟系列的最大飞行距离。
6. 行业系列飞行器的最大飞行距离。
7. 需要注意的是，图传距离是在无干扰的室外空旷环境中测得，最远飞行距离受图传信号的强度和稳固性的影响。
8. 飞行器的认证标准是根据制造商设定的，无法更改。飞行器会根据移动设备情况和飞行器的 GPS 信息综合判断所处的国家和地区，然后自动切换至符合当地法规的标准。

三、武汉无人机需要报备吗

无人机在中国的使用需进行报备，依据《中华人民共和国民用航空法》。无人机被视为国家秘密，民用无人机飞行需依法报备，否则可能受罚。报备流程如下：

首先，确认无人机使用地点与时间。接着，向当地无线电管理机构提出申请，填写报备表格。所申请报备的无人机需满足相关标准，包括能记录并存储飞行数据。随后，无线电管理机构对报备申请进行审核，通过后给予批准，若不符则拒绝。使用无人机时，须了解相关法律、安全与隐私规定，并遵循报备程序。

四、大疆无人机:无人机能飞多高,多远

1. 在非禁飞区或限飞区内，大疆无人机的最大飞行高度设定为500米。
2. 无人机的遥控距离受无线电制式的制约，不同型号的无人机在不同的国家和地区会有不同的遥控距离。以下表格展示了在不同的无线电制式下，部分大疆无人机型号的最大飞行距离和最大起飞海拔：
3. DJI FPV、御系列、晓系列无人机在不同的无线电制式下的最大飞行距离。
4. 精灵3系列和精灵4系列无人机的最大飞行距离。
5. 岩漏悟系列无人机的最大飞行距离。
6. 行业系列无人机的最大飞行距离。
7. 上述提到的图传距离是在无干扰的室外空旷环境中测得的最远飞行距离，实际飞行距离会受到图传信号强度和稳固性的影响。
8. 飞行器的认证标准是根据当地法规设定的，无法随意更改。飞行器会根据用户的移动设备情况和飞行器的GPS信息来判断所处的国家和地区，并自动切换至符合当地法规的飞行标准。

五、无人机数据集

1. Stanford Drone Dataset（目标检测）

为了设计能够充分利用人类社会规则的算法以更好地解决任务，如目标跟踪或轨迹预测，我们需要更好的数据集。因此，我们贡献了首个大规模数据集（据我们所知），它收集了不同类型的导航于真实世界户外环境，如大学校园中的各种实体（不仅限于行人，还包括骑自行车者、滑板手、汽车、公共汽车和高尔夫球车）的图片和视频。图片中，行人用粉红色标记，骑自行车者用红色，滑板手用橙色，汽车用绿色。

2. UC Merced Land Use Dataset（分类）

这是一个用于研究的21类土地使用图像数据集。

每类有100张分辨率为256x256像素的图片。

3. Mini-drone video dataset（目标检测）

无人机监视特别适合于不可能建立完整监控系统的情况，例如，如音乐会或马拉松等临时大型活动。迷你无人机可用于监控区域、帮助管理停车场、控制人群并报告有用信息，如可疑行为、乱停车、空余停车位等。

数据集详尽信息

该创建的数据集包含38种全高清分辨率内容，每次持续16至24秒，使用迷你无人机Phantom 2 Vision+在停车场拍摄。数据集内容可归类为正常、可疑和非法行为三类。正常内容显示人们步行、开车和停车。可疑内容中，人们的行为看似可疑，但并无明显不当。非法行为内容显示人们乱停车、偷窃物品和汽车、或打架。所有参与者阅读并签署了同意书，同意在视频中出现他们的车辆。

4. Semantic Drone Dataset（语义分割）

语义无人机数据集专注于城市场景的语义理解，以提高自主无人机飞行和着陆过程的安全性。图像描绘了从5到30米高度的鸟瞰视角获取的20多栋房屋。使用高分辨率相机获取大小为6000x4000px（24Mpx）的图片。训练集包含400张公开可用的图片，测试集由200张私有图片组成。

任务细节

对于人员检测任务，数据集包含训练集和测试集中的边界框注释。

语义分割

我们为相同训练集和测试集准备了像素准确注释。数据集繁琐度限制为20类，如下面表格所示。

表格1：无人机数据集的语义类别

额外可用数据

? 高分辨率图片每秒1次

? 5Hz鱼眼立体图片与同步IMU测量

? 热成像每秒1次

? 地面控制点

? 3个房屋的3D真实值由总站获取

5. DLR-MVDA（目标检测）

从空中光学传感器获取的图像数据对各种应用如交通管理、停车监控和城市规划非常感兴趣。空中光学传感器能够快速广泛地记录交通数据和停车信息。与地面传感器相比，使用空中图像监控区域的交通更加高效和成本效益。为了支持该领域的研究，我们提供了一个带有注释的车辆数据集，称为DLR-MVDA。

6. Urban Drone Dataset(UDD)（语义分割）

现在UDD-6上线（植被、建筑、道路、车辆、屋顶和其他）！参见下载链接。

这是一个在北京大学、葫芦岛市、河南大学和沧州市收集的无人机图像数据集集合。

7. Okutama Action dataset（目标检测、跟踪、行为识别）

我们介绍Okutama-Action，一个新的从高空视角同时进行人类行为检测的视频数据集。它由43分钟的完全标注序列组成，包含12个行为类别。Okutama-Action缺失当前数据集中的许多挑战，包括行为动态转换、尺度和长宽比的显著变化、相机运动的突然变化以及多标记演员。因此，我们的数据集比现有数据集更具挑战性，将有助于推动领域发展以实现真实世界的应用。

亮点

8. Drone Tracking Benchmark(DTB70)（目标跟踪）

无人机跟踪基准（DTB70）是在无人机平台上统一的跟踪基准。在此基准中，我们提供了对最先进的跟踪器及其各种运动模型变体在DTB70数据集上的详尽研究。基准的详尽描述可以在我们的论文中找到。

9. VisDrone（

《LYUAV SERVICE 便携式无人机(Portable UAV))》

电话微信(Mobile/Wechat)： 086-19212129661

飞机(TG): @bwuavglt68

邮箱(Email): [email protected]

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