論文の概要: Dense Crowds Detection and Surveillance with Drones using Density Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08766v1
• Date: Tue, 3 Mar 2020 02:05:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 21:51:10.464777
• Title: Dense Crowds Detection and Surveillance with Drones using Density Maps
• Title（参考訳）: 密度マップを用いたドローンによる高密度群衆の検出と監視
• Authors: Javier Gonzalez-Trejo, Diego Mercado-Ravell
• Abstract要約: 本稿では、ベイズ損失関数を訓練したVGG19を用いた密度マップ生成と、ResNet50-FPNをバックボーンとするFasterRCNNによる検出列数という、2つの異なる最先端手法をテストする。 本研究では,両手法が地上付近の群集において特に有意な検出・カウントを行うことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting and Counting people in a human crowd from a moving drone present challenging problems that arisefrom the constant changing in the image perspective andcamera angle. In this paper, we test two different state-of-the-art approaches, density map generation with VGG19 trainedwith the Bayes loss function and detect-then-count with FasterRCNN with ResNet50-FPN as backbone, in order to comparetheir precision for counting and detecting people in differentreal scenarios taken from a drone flight. We show empiricallythat both proposed methodologies perform especially well fordetecting and counting people in sparse crowds when thedrone is near the ground. Nevertheless, VGG19 provides betterprecision on both tasks while also being lighter than FasterRCNN. Furthermore, VGG19 outperforms Faster RCNN whendealing with dense crowds, proving to be more robust toscale variations and strong occlusions, being more suitable forsurveillance applications using drones
• Abstract（参考訳）: 移動中のドローンから人の群衆を検知し、カウントすることは、画像の視点やカメラの角度が一定に変化することから生じる問題である。 本稿では,ベイズ損失関数で訓練されたvgg19による密度マップ生成と,resnet50-fpnをバックボーンとするfasterrcnnによる検出-then-countの2つの手法をテストし,ドローン飛行で異なるシナリオの人物を計測・検出するための精度の比較を行った。 本研究では,両手法が地上付近の群集において特に有意な検出・カウントを行うことを示す。 しかしながら、VGG19はFasterRCNNよりも軽量でありながら、両方のタスクでより良い精度を提供する。 さらに、vgg19は、密集した群衆による死亡時のrcnnよりも高速で、より堅牢なトスケールのバリエーションと強い閉塞性を示し、ドローンを用いた監視用途に適している。

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