論文の概要: Multi-Object Tracking with Deep Learning Ensemble for Unmanned Aerial System Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02044v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 13:50:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 14:18:11.849130
• Title: Multi-Object Tracking with Deep Learning Ensemble for Unmanned Aerial System Applications
• Title（参考訳）: 無人航空システムのための深層学習アンサンブルを用いた多対象追跡
• Authors: Wanlin Xie, Jaime Ide, Daniel Izadi, Sean Banger, Thayne Walker, Ryan Ceresani, Dylan Spagnuolo, Christopher Guagliano, Henry Diaz, Jason Twedt
• Abstract要約: 多目的追跡(MOT)は、軍事防衛分野における状況認識の重要な構成要素である。 本稿では,リアルタイムな状況下での騒音に対応するために,頑健なオブジェクト追跡アーキテクチャを提案する。 本稿では,遅延空間における実体軌道の予測にシーケンス・ツー・シーケンス・アーキテクチャを用いる,Deep Extended Kalman Filter (DeepEKF) と呼ばれるキネマティックな予測モデルを提案する。
• 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: Multi-object tracking (MOT) is a crucial component of situational awareness in military defense applications. With the growing use of unmanned aerial systems (UASs), MOT methods for aerial surveillance is in high demand. Application of MOT in UAS presents specific challenges such as moving sensor, changing zoom levels, dynamic background, illumination changes, obscurations and small objects. In this work, we present a robust object tracking architecture aimed to accommodate for the noise in real-time situations. We propose a kinematic prediction model, called Deep Extended Kalman Filter (DeepEKF), in which a sequence-to-sequence architecture is used to predict entity trajectories in latent space. DeepEKF utilizes a learned image embedding along with an attention mechanism trained to weight the importance of areas in an image to predict future states. For the visual scoring, we experiment with different similarity measures to calculate distance based on entity appearances, including a convolutional neural network (CNN) encoder, pre-trained using Siamese networks. In initial evaluation experiments, we show that our method, combining scoring structure of the kinematic and visual models within a MHT framework, has improved performance especially in edge cases where entity motion is unpredictable, or the data presents frames with significant gaps.
• Abstract（参考訳）: 多目的追跡(MOT)は、軍事防衛分野における状況認識の重要な構成要素である。 無人航空機システム(uass)の普及に伴い、航空監視のためのmot手法が需要が高まっている。 uasにおけるmotの適用は、移動センサー、ズームレベルの変更、ダイナミック背景、照明変化、ぼけ、小さな物体など、特定の課題を示している。 本稿では,リアルタイム環境における雑音に対応するためのロバストなオブジェクトトラッキングアーキテクチャを提案する。 本稿では,遅延空間における実体軌道の予測にシーケンス・ツー・シーケンス・アーキテクチャを用いる,Deep Extended Kalman Filter (DeepEKF) と呼ばれるキネマティックな予測モデルを提案する。 deepekfは学習した画像埋め込みと、画像内の領域の重要性を強調して将来の状態を予測できるように訓練された注意機構を利用する。 視覚的スコアリングのために,siameseネットワークを用いて事前学習した畳み込みニューラルネットワーク(cnn)エンコーダを含む,エンティティの出現に基づいて距離を計算するための類似度尺度を実験した。 初期評価実験では,MHTフレームワーク内での運動モデルと視覚モデルのスコアリング構造を組み合わせた手法により,実体運動が予測不可能なエッジケースや,大きなギャップを持つフレームを提示する場合に,特に性能が向上したことを示す。

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