論文の概要: Correlation Filters for Unmanned Aerial Vehicle-Based Aerial Tracking: A
Review and Experimental Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06255v6
- Date: Tue, 24 May 2022 22:16:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 00:59:46.862105
- Title: Correlation Filters for Unmanned Aerial Vehicle-Based Aerial Tracking: A
Review and Experimental Evaluation
- Title（参考訳）: 無人航空機による空中追跡のための相関フィルタ:レビューと実験的評価
- Authors: Changhong Fu, Bowen Li, Fangqiang Ding, Fuling Lin and Geng Lu
- Abstract要約: 識別相関フィルタ (DCF) ベースのトラッカーは, 単一のCPU上での高い計算効率とロバスト性で注目されている。
この研究では、23の最先端のDCFベースのトラッカーが、様々な問題を解決するためのイノベーションに従って要約されている。
実験では、UAVトラッキングにおけるDCFベースのトラッカーの現在の課題として、パフォーマンスを示し、実現可能性を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.8941834997338
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aerial tracking, which has exhibited its omnipresent dedication and splendid
performance, is one of the most active applications in the remote sensing
field. Especially, unmanned aerial vehicle (UAV)-based remote sensing system,
equipped with a visual tracking approach, has been widely used in aviation,
navigation, agriculture,transportation, and public security, etc. As is
mentioned above, the UAV-based aerial tracking platform has been gradually
developed from research to practical application stage, reaching one of the
main aerial remote sensing technologies in the future. However, due to the
real-world onerous situations, e.g., harsh external challenges, the vibration
of the UAV mechanical structure (especially under strong wind conditions), the
maneuvering flight in complex environment, and the limited computation
resources onboard, accuracy, robustness, and high efficiency are all crucial
for the onboard tracking methods. Recently, the discriminative correlation
filter (DCF)-based trackers have stood out for their high computational
efficiency and appealing robustness on a single CPU, and have flourished in the
UAV visual tracking community. In this work, the basic framework of the
DCF-based trackers is firstly generalized, based on which, 23 state-of-the-art
DCF-based trackers are orderly summarized according to their innovations for
solving various issues. Besides, exhaustive and quantitative experiments have
been extended on various prevailing UAV tracking benchmarks, i.e., UAV123,
UAV123@10fps, UAV20L, UAVDT, DTB70, and VisDrone2019-SOT, which contain 371,903
frames in total. The experiments show the performance, verify the feasibility,
and demonstrate the current challenges of DCF-based trackers onboard UAV
tracking.
- Abstract（参考訳）: 空中追跡は全方位の献身と素晴らしい性能を示しており、リモートセンシング分野における最もアクティブな応用の1つである。
特に、視覚追跡アプローチを備えた無人航空機(uav)ベースのリモートセンシングシステムは、航空、航行、農業、輸送、治安などにおいて広く使われている。
上述したように、UAVベースの空中追跡プラットフォームは研究から実用化段階へと徐々に発展し、将来的には主要な空中リモートセンシング技術の一つとなる。
しかし, 厳しい外的課題, uavの機械構造(特に強風下での振動, 複雑な環境下での操縦飛行, 限られた計算資源, 正確性, 頑健性, 高効率など, 実世界の有意な状況のため, すべてオンボード追跡法において不可欠である。
近年,識別相関フィルタ(DCF)ベースのトラッカーは,高い計算効率と,単一CPU上でのロバスト性に優れ,UAV視覚追跡コミュニティで栄えている。
本研究では,dcfトラッカの基本フレームワークをまず一般化し,23種類の最先端のdcfトラッカを,様々な問題を解決するためのイノベーションに従って秩序的に要約する。
さらに、UAV123、UAV123@10fps、UAV20L、UAVDT、DTB70、VisDrone2019-SOTの371,903フレームを含む様々なUAV追跡ベンチマークにおいて、徹底的で定量的な実験が拡張されている。
実験では、UAVトラッキングにおけるDCFベースのトラッカーの現在の課題として、パフォーマンスを示し、実現可能性を検証する。
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