論文の概要: The P-DESTRE: A Fully Annotated Dataset for Pedestrian Detection,
Tracking, Re-Identification and Search from Aerial Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02782v1
- Date: Mon, 6 Apr 2020 16:17:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 07:03:24.239941
- Title: The P-DESTRE: A Fully Annotated Dataset for Pedestrian Detection,
Tracking, Re-Identification and Search from Aerial Devices
- Title（参考訳）: P-DESTRE: 歩行者検出・追跡・再同定・航空機器からの検索のための完全注釈付きデータセット
- Authors: S.V. Aruna Kumar, Ehsan Yaghoubi, Abhijit Das, B.S. Harish and Hugo
Proen\c{c}a
- Abstract要約: 本稿では,複数日にわたって一貫したIDアノテーションを提供するP-DESTREデータセットについて紹介する。
我々はまた、よく知られた監視データセットにおいて、最先端の歩行者検出、追跡、再同定、検索技術によって得られた結果を比較した。
データセットと実施した経験的評価の完全な詳細はhttp://p-destre.di.ubi.pt/.comで無償公開されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.095987222706225
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the last decades, the world has been witnessing growing threats to the
security in urban spaces, which has augmented the relevance given to visual
surveillance solutions able to detect, track and identify persons of interest
in crowds. In particular, unmanned aerial vehicles (UAVs) are a potential tool
for this kind of analysis, as they provide a cheap way for data collection,
cover large and difficult-to-reach areas, while reducing human staff demands.
In this context, all the available datasets are exclusively suitable for the
pedestrian re-identification problem, in which the multi-camera views per ID
are taken on a single day, and allows the use of clothing appearance features
for identification purposes. Accordingly, the main contributions of this paper
are two-fold: 1) we announce the UAV-based P-DESTRE dataset, which is the first
of its kind to provide consistent ID annotations across multiple days, making
it suitable for the extremely challenging problem of person search, i.e., where
no clothing information can be reliably used. Apart this feature, the P-DESTRE
annotations enable the research on UAV-based pedestrian detection, tracking,
re-identification and soft biometric solutions; and 2) we compare the results
attained by state-of-the-art pedestrian detection, tracking, reidentification
and search techniques in well-known surveillance datasets, to the effectiveness
obtained by the same techniques in the P-DESTRE data. Such comparison enables
to identify the most problematic data degradation factors of UAV-based data for
each task, and can be used as baselines for subsequent advances in this kind of
technology. The dataset and the full details of the empirical evaluation
carried out are freely available at http://p-destre.di.ubi.pt/.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年間、世界は都市空間におけるセキュリティに対する脅威の増大を目の当たりにしてきた。
特に無人航空機(UAV)は、データ収集の安価な方法を提供し、大規模で扱いにくい地域をカバーし、人員の需要を減らし、この種の分析のための潜在的なツールである。
この文脈では、利用可能なすべてのデータセットは歩行者再識別問題にのみ適しており、IDごとのマルチカメラビューを1日ずつ撮影し、識別目的に衣服の外観特徴を使用することができる。
したがって、この論文の主な貢献は2つある。
1)UAVベースのP-DESTREデータセットは,複数日にわたって一貫したIDアノテーションを提供することで,衣類情報を確実に使用できないという極めて困難な人検索問題に適合する。
この機能とは別に、P-DESTREアノテーションは、UAVに基づく歩行者検出、追跡、再識別、ソフトバイオメトリックソリューションの研究を可能にする。
2) 身近な歩行者検出,追跡,再同定,探索技術により得られた結果と,P-DESTREデータにおける同様の手法による有効性を比較した。
このような比較により、タスクごとにUAVベースのデータの最も問題のあるデータ劣化要因を特定でき、この種の技術のその後の進歩のベースラインとして使用できる。
データセットと実施した経験的評価の詳細については、http://p-destre.di.ubi.pt/で自由に利用できる。
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