論文の概要: Unmanned Aerial Vehicle Visual Detection and Tracking using Deep Neural
Networks: A Performance Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13933v1
- Date: Thu, 25 Mar 2021 15:51:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-26 13:49:06.906967
- Title: Unmanned Aerial Vehicle Visual Detection and Tracking using Deep Neural
Networks: A Performance Benchmark
- Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた無人航空機の視覚検出と追跡:性能ベンチマーク
- Authors: Brian K. S. Isaac-Medina, Matt Poyser, Daniel Organisciak, Chris G.
Willcocks, Toby P. Breckon, Hubert P. H. Shum
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、悪用と悪用の両方により、航空安全に大きなリスクをもたらす可能性がある。
uav検出の一般的な技術は可視帯および熱赤外イメージング、電波、レーダーである。
画像に基づく物体検出のためのディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩は、この検出と追跡タスクに視覚情報を使用する可能性を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.21369001886134
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAV) can pose a major risk for aviation safety, due
to both negligent and malicious use. For this reason, the automated detection
and tracking of UAV is a fundamental task in aerial security systems. Common
technologies for UAV detection include visible-band and thermal infrared
imaging, radio frequency and radar. Recent advances in deep neural networks
(DNNs) for image-based object detection open the possibility to use visual
information for this detection and tracking task. Furthermore, these detection
architectures can be implemented as backbones for visual tracking systems,
thereby enabling persistent tracking of UAV incursions. To date, no
comprehensive performance benchmark exists that applies DNNs to visible-band
imagery for UAV detection and tracking. To this end, three datasets with varied
environmental conditions for UAV detection and tracking, comprising a total of
241 videos (331,486 images), are assessed using four detection architectures
and three tracking frameworks. The best performing detector architecture
obtains an mAP of 98.6% and the best performing tracking framework obtains a
MOTA of 96.3%. Cross-modality evaluation is carried out between visible and
infrared spectrums, achieving a maximal 82.8% mAP on visible images when
training in the infrared modality. These results provide the first public
multi-approach benchmark for state-of-the-art deep learning-based methods and
give insight into which detection and tracking architectures are effective in
the UAV domain.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、悪用と悪用の両方により、航空安全に大きなリスクをもたらす可能性がある。
このため、uavの自動検出と追跡は、航空セキュリティシステムにおける基本的なタスクである。
uav検出の一般的な技術は可視帯および熱赤外イメージング、電波、レーダーである。
画像に基づく物体検出のためのディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩は、この検出と追跡タスクに視覚情報を使用する可能性を開く。
さらに、これらの検出アーキテクチャは、視覚追跡システムのバックボーンとして実装することができ、UAV侵入の永続的な追跡を可能にする。
現在、UAV検出と追跡のための可視帯域画像にDNNを適用する包括的なパフォーマンスベンチマークは存在しない。
この目的のために、4つの検知アーキテクチャと3つのトラッキングフレームワークを用いて、合計241の動画(331,486画像)を含む、UAV検知および追跡のための環境条件の異なる3つのデータセットを評価した。
最高の動作検出アーキテクチャは98.6%のmAPを取得し、最高の動作追跡フレームワークは96.3%のMOTAを取得する。
可視スペクトルと赤外線スペクトルの相互モダリティ評価を行い、赤外線モダリティのトレーニング時に可視画像の最大82.8%の地図を作成する。
これらの結果は、最先端のディープラーニングベースの手法のための最初の公開マルチアパッチベンチマークを提供し、UAVドメインにおける検出および追跡アーキテクチャの有効性に関する洞察を与える。
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