无人机

Coovally AI模型快速验证

超越Sora的开源思路：如何用预训练组件高效训练你的视频扩散模型？（附训练代码）当我们开始思考3D数据或视频时，一个很自然的想法就是把它们视为一系列2D帧，然后通过简单地把时间作为额外维度来应用同样的模型。

Ubuntu20.04安装Genesis（最新）它包含以下核心功能：环境：Ubuntu 20.04，Python 3.11，torch-2.8.0+cu128，NVIDIA RTX 3060 12G，NVIDIA Driver Version: 570.133.07。

无人机高精度飞行的核心无人机在物流、农业、测绘等领域的精准应用，依赖于其空间感知能力的核心——定位模块。该模块通过融合卫星导航信号与惯性测量数据，实时解算无人机的精确位置、速度与姿态，其精度等级直接决定了无人机的作业能力边界。

无人机巡检系统三维建模私有化部署！！！自定义航线生成高精度模型空间数据。传统三维建模，还在靠人工扛设备翻山越岭？输电线路建模，仍要冒风险攀塔作业？数据采集耗时数月不说，精度还频频不达标？当三维建模受困于“效率低、成本高、风险大”的痛点，无人机巡检三维建模系统强势破局！搭载高分辨率相机与激光扫描仪，高空一键完成数据采集，不仅彻底摆脱地面作业桎梏，更以高效、精准、安全的核心优势，迈入高效精准的新阶段！

【MATLAB例程】【空地协同】UAV辅助的UGV协同定位，无人机辅助地面无人车定位，带滤波，附MATLAB代码下载链接程序为UAV 辅助 UGV 的二维协同定位仿真框架，用于验证在低精度GNSS条件下空地协同的定位效果，引入空中平台（UAV）测距测角信息，对地面移动载体（UGV）定位精度的提升效果。通过 UAV–UGV 的异构平台协同，利用空间几何优势弥补单一地面传感器观测能力不足的问题。

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低空飞行仿真与少儿编程的结合低空飞行仿真与少儿编程的结合，为孩子提供了一个在安全、低成本的环境中，学习前沿科技、锻炼逻辑思维和解决问题能力的绝佳平台。下表对比了适合不同年龄段孩子的学习路径，你可以快速了解如何为孩子选择：

深度解读《某低空经济试验区“十五五”通用航空机场与无人机物流网络初步设计方案》：构建未来低空经济数字底座的全景蓝图摘要：本文深度拆解一份极具前瞻性的政府信息化项目方案——《某低空经济试验区“十五五”通用航空机场与无人机物流网络初步设计方案》。该方案不仅规划了物理世界的机场与航线，更核心的是构建了一个覆盖“监、管、服、用”全链条的数字化智能平台。我们将从顶层设计、技术架构、安全体系、实施路径和运营机制五大维度，全面剖析其如何通过“数智化”手段破解低空经济发展中的监管难题，并为全国同类项目提供可复制、可推广的范式。全文超8000字，干货满满，建议收藏。

基于YOLO11的航空安保与异常无人机检测系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）💡💡💡本文摘要：基于YOLO11的航空安保与异常无人机检测系统，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

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大疆无人机常见故障提示及应对指南大疆无人机在使用过程中，故障提示主要通过 DJI Fly/DJI GO 4 App 弹窗、机身指示灯状态及遥控器提示音三种方式呈现。以下按「连接通信类」「传感系统类」「动力系统类」「图传相机类」「电池电源类」五大核心场景，整理常见故障提示、核心原因及分步解决办法，帮助快速定位并处理问题。

地下空间机器狗无线通信解决方案-通感算一体AIBrainBox-UGV:构建多层次、高韧性的生存性网络，适合工业及救援场景在小说阅读器中沉浸阅读地下空间（如隧道、矿井、管廊）的复杂环境，机器狗的无线通信主要面临信号非视距衰减严重、环境结构复杂多变、以及设备需移动组网三大挑战

工业吊舱图像采集与增强模块解析工业吊舱的图像采集与增强模块是其视觉系统的核心，负责将原始光信号转化为高质量、高可靠性的可用图像。这个模块的技术深度直接决定了吊舱的感知能力上限。

波士顿动力Auto-Connect-复杂环境下机器人连接解决方案移动机器人必须在各种各样的环境中运行。例如，Spot 机器人需要在高辐射灾害现场收集数据，在制造工厂识别空气泄漏，并在波士顿的冬季积雪中跋涉。这些应用场景要求硬件和软件方面取得进步，才能使移动机器人在如此复杂的环境中灵活操控。

工业遥控器光纤模块技术解析工业遥控器光纤模块的核心，是用光纤这条不受电磁干扰的“专属高速路”，在复杂工业环境下建立一条可靠的控制通道。

SPDC-YOLO：基于改进YOLOv8的高效无人机航拍图像小目标检测网络https://www.mdpi.com/2072-4292/17/4/685 无人机图像中的目标检测在交通安全、应急救援和环境监测等领域具有重要意义。然而，无人机拍摄的图像通常具有多尺度特征、背景复杂、光照不均和目标分辨率低等特点，这使得无人机图像中的目标检测极具挑战性。为了应对这些挑战，本文提出了一种基于YOLOv8的新型模型——SPDC-YOLO。在骨干网络中，该模型移除了最后一个C2f模块和最终的下采样模块，从而避免小目标特征的丢失。在颈部网络中，本文提出了一种新的特征金字塔——SPC-FPN，它

一把小椅子

超大规模多模态交通数据集：320TB+海量数据资源，涵盖行车视频、无人机航拍、第一视角步行骑行与道路监控，助力自动驾驶与智慧交通算法突破在人工智能技术飞速发展的今天，大规模、高质量的交通数据集已成为推动自动驾驶技术突破和智慧交通系统建设的关键基础设施。随着深度学习算法对数据量的需求呈指数级增长，传统的万级、十万级数据集已难以满足现代AI模型的训练需求。本数据集作为业界领先的超大规模交通数据资源，汇聚了超过320TB的海量多模态数据，涵盖行车视频、无人机航拍、第一视角步行骑行以及道路监控等多个维度的真实交通场景。这些数据不仅为计算机视觉算法的训练提供了丰富的样本基础，更为自动驾驶技术的产业化落地和智慧交通系统的实际部署提供了强有力的数据支撑

视频推流平台EasyDSS与无人机推流直播技术森林防火融合应用随着科技的飞速发展，无人机技术以其独特的优势在各个领域得到了广泛应用，特别是在森林防火这一关键领域，EasyDSS视频平台与无人机技术的融合应用更是为传统森林防火手段带来很大的变化。

人机与认知实验室

反无人机智能指控系统思考

森林防火无人机自动巡检方案一、方案背景森林火灾突发性强、破坏性大、救援难度高。传统人工巡检模式存在效率低、覆盖范围有限、风险高等痛点。本方案基于无人机、智能机巢、流媒体与AI分析技术，构建“空天地一体化”的智能巡检体系，旨在实现森林防火的智能化、自动化与高效化。

数据分享者

原创大规模无人机检测数据集：11998张高质量图像，支持YOLOv8、COCO、TensorFlow多格式训练，涵盖飞机、无人机、直升机三大目标类别随着无人机技术的快速发展和广泛应用，无人机检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。无论是民用领域的无人机监管、安全防护，还是军用领域的威胁识别、防空系统，都需要高精度的无人机检测算法作为技术支撑。然而，构建一个高质量、大规模、多场景的无人机检测数据集面临着数据收集困难、标注成本高昂、场景多样性不足等挑战。