无人机目标检测和跟踪数据集，近一万张，每张图片都是从高分辨率图片中切割出来的，都被切割成了416x416大小，类别名为drone,小目标，标签为txt格式和xml格式，可直接用于YOLO目标检测

目标检测无人机数据集之（三），包含1万多张无人机飞行图片，目标小，适合小目标检测和跟踪，类别名为drone，标签格式为YOLO格式和VOC两种格式,即txt和xml ;这是无人系列第三个数据，和前两个上传的资源没有重复数据，有需要的可放心下载使用

QGIS全动态视频（FMV） QGIS 3插件，允许在QGIS环境中分析，可视化和处理视频。 QGIS FMV接受多种视频格式，例如mp4，ts，avi等。它还能够提取视频帧，捕获当前帧，绘制比特率以及通过航拍图像等观察视频元数据。 它还提供了使用视频元数据创建报告的可能性。 支持的标准： “ UAS数据链路本地集”， 目录 滑梯 提及 屏幕截图 特征 贡献 贡献代码 贡献翻译 贡献者名单 执照 捐献 动机 在观察到没有免费的元数据提取和视频分析实时解决方案之后，才出现了这种发展。 因此，所有解决方案都是API或专用工具（例如Esri或ImpleoTv） ，因此，我决定开发此开源项目，并以此方式为QGIS社区提供此开源替代方案。 ↑回到顶部 依存关系 FFMPEG ：下载后，应将其存储在可访问的文件夹中，并使用相应的路径修改settings.ini 。 例如D://FFMPE

YOLO格式和voc格式的数据集，标签类别名为drone，7000多张图片，包含大、中、小等各种尺度的无人机目标，标签格式为txt和xml，用于目标检测

目标检测 ，无人机数据集5000多张，目标小，类别名为drone ,标签格式为YOLO格式和voc格式两种，即txt格式和xml格式

drone_tracking 具有图像检测功能的无人机目标跟踪 这是一个鹦鹉阿纳菲鹦鹉将使用图像处理技术降落在红色目标上的项目。 来自Parrot Olympe开发人员的basic_examples中的代码，并在执行跟踪代码之前提供了背景和必要的测试。 这是一项正在进行中的工作，无人机致动尚未调试。

AirSim PyTorch无人机DDQN代理

University1652-基线 该存储库包含数据集链接和我们的论文。 我们收集了全球72所大学的1652座建筑物。 感谢您的关注。 任务1：无人机视图目标定位。 （无人机->卫星）给定一个无人机视图图像或视频，该任务旨在找到最相似的卫星视图图像，以在卫星视图中定位目标建筑物。 任务2：无人机导航。 （卫星->无人机）鉴于一个卫星视图图像，该无人机打算找到它经过的最相关的位置（无人机视图图像）。 根据其飞行历史，可以将无人机导航回目标位置。 目录 关于数据集 数据集拆分如下： 分裂 #imgs ＃建筑物 #universities 训练 50,218 701 33 Query_drone 37,855 701 39 Query_satellite 701 701 39 Query_ground 2,579 701 39 Gallery_dro

01-柯严-How computer vision helps drone industry-1 系统安全

MicaSense RedEdge和Altum图像处理教程 该存储库包含使用python编程语言将MicaSense RedEdge和Altum图像处理为可用信息的教程和示例。 需要使用固件2.1.0（2017年6月发布）或更高版本捕获的RedEdge映像。 支持使用所有固件版本捕获的Altum图像。 还包括双摄像头（10波段）捕获。 目标受众是具有某些软件开发经验的研究人员和开发人员，他们希望自己进行图像处理。 尽管许多商业工具完全支持将RedEdge数据处理成反射率图，但出于多种原因处理您自己的数据，包括控制整个辐射测量工作流程（出于学术或出版方面的原因），预处理要在图像处理中使用的图像