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降低英国未来航空母舰 (CVF) 计划成本的选项
本文档是前两个任务的最终报告。弗吉尼亚级承包商合作研究已经提交给国防部（Blickstein、Held 和 Venzor，2003 年）。在执行前两个任务时，我们采用了一种通用方法：我们首先试图了解当前的建设、支持和补充计划，以建立可以采取成本削减措施的基准。接下来，我们确定了这些措施。最后，我们评估了成本削减措施，以确定其中哪些措施可能产生最实质性的影响，同时关注技术成熟度和风险问题。在执行这种方法时，我们广泛依赖英国国内外相关收购计划的经验。我们采访了国防部、两家 CVF 承包商、美国海军以及商业造船厂和支持公司的人员。我们还借鉴了为其他收购相关项目开发的 RAND 模型。这项研究是在项目处于竞争阶段时进行的，当时有两家公司参与。2003 年 1 月，国防部、BAE 系统公司和泰雷兹英国公司组成的联盟被选中负责该项目。宣布这一消息后，泰雷兹的设计被选中继续推进。该设计随后得到开发和完善。虽然我们已经确定了许多降低成本的措施，但我们对这些措施的评估并不像我们希望的那样严格或明确，主要是因为 CVF 设计仍在发展中；因此并不总是能够获得关于现有设计各方面的足够详细数据。这些
北欧车辆数据集 (NVD) - CVF 开放获取
摘要 无人机图像中的车辆检测和识别是一个复杂的问题，已用于不同的安全目的。这些图像的主要挑战是从斜角捕获的，并带来了一些挑战，例如非均匀照明效果、退化、模糊、遮挡、能见度丧失等。此外，天气条件在引起安全问题方面起着至关重要的作用，并为收集的数据增加了另一个高水平的挑战。在过去的几十年里，人们采用了各种技术来检测和跟踪不同天气条件下的车辆。然而，由于缺乏可用数据，在大雪中检测车辆仍处于早期阶段。此外，还没有使用无人机 (UAV) 拍摄的真实图像在雪天检测车辆的研究。本研究旨在通过向科学界提供北欧地区不同环境和各种积雪条件下无人机拍摄的车辆数据来解决这一空白。数据涵盖不同的恶劣天气条件，如阴天降雪、低光照和低对比度条件、积雪不均、高亮度、阳光、新雪，以及温度远低于-0摄氏度。该研究还评估了常用物体检测方法（如 YOLOv8s、YOLOv5s 和 Faster RCNN）的性能。此外，还探索了数据增强技术，以及那些增强检测器性能的技术
北欧车辆数据集 (NVD) - CVF 开放获取
摘要 无人机图像中的车辆检测和识别是一个复杂的问题，已用于不同的安全目的。这些图像的主要挑战是从斜角捕获的，并带来了一些挑战，例如不均匀的照明效果、退化、模糊、遮挡、能见度丧失等。此外，天气条件在引起安全问题方面起着至关重要的作用，并为收集的数据增加了另一个高水平的挑战。在过去的几十年里，人们采用了各种技术来检测和跟踪不同天气条件下的车辆。然而，由于缺乏可用数据，在大雪中检测车辆仍处于早期阶段。此外，还没有使用无人机 (UAV) 拍摄的真实图像在雪天检测车辆的研究。本研究旨在通过向科学界提供北欧地区不同环境和不同积雪条件下无人机拍摄的车辆数据来解决这一空白。数据涵盖不同的恶劣天气条件，如阴天降雪、低光照和低对比度条件、积雪不均、高亮度、阳光、新雪，以及温度远低于-0摄氏度。该研究还评估了常用物体检测方法（如 YOLOv8s、YOLOv5s 和 Faster RCNN）的性能。此外，还探索了数据增强技术，并提出了在此类场景中增强检测器性能的技术。代码和数据集将在 https://nvd.ltu-ai.dev 上提供