論文の概要: HSTR-Net: High Spatio-Temporal Resolution Video Generation For Wide Area Surveillance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04435v1
• Date: Sat, 9 Apr 2022 09:23:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 17:43:22.343533
• Title: HSTR-Net: High Spatio-Temporal Resolution Video Generation For Wide Area Surveillance
• Title（参考訳）: HSTR-Net: 広域監視のための高空間分解能ビデオ生成
• Authors: H. Umut Suluhan, Hasan F. Ates, Bahadir K. Gunturk
• Abstract要約: 本稿では,HSTRビデオ生成における複数のビデオフィードの利用について述べる。 主な目的は、HSLFとLSHFビデオの融合によるHSTRビデオを作成することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.125187280299246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Wide area surveillance has many applications and tracking of objects under observation is an important task, which often needs high spatio-temporal resolution (HSTR) video for better precision. This paper presents the usage of multiple video feeds for the generation of HSTR video as an extension of reference based super resolution (RefSR). One feed captures video at high spatial resolution with low frame rate (HSLF) while the other captures low spatial resolution and high frame rate (LSHF) video simultaneously for the same scene. The main purpose is to create an HSTR video from the fusion of HSLF and LSHF videos. In this paper we propose an end-to-end trainable deep network that performs optical flow estimation and frame reconstruction by combining inputs from both video feeds. The proposed architecture provides significant improvement over existing video frame interpolation and RefSR techniques in terms of objective PSNR and SSIM metrics.
• Abstract（参考訳）: 広域監視には多くの応用があり、観測対象の追跡は重要な課題であり、高精度な時空間分解能(HSTR)ビデオを必要とすることが多い。 本稿では,参照ベーススーパーレゾリューション(RefSR)の拡張として,HSTRビデオの生成に複数のビデオフィードを使用することを提案する。 1つのフィードは低フレームレート(HSLF)で高空間解像度でビデオをキャプチャし、もう1つのフィードは同じシーンで低空間解像度と高フレームレート(LSHF)ビデオを同時にキャプチャする。 主な目的は、HSLFとLSHFビデオの融合によるHSTRビデオを作成することである。 本稿では,両ビデオフィードからの入力を組み合わせて,光フロー推定とフレーム再構成を行う,エンドツーエンドのトレーニング可能な深層ネットワークを提案する。 提案アーキテクチャは,PSNRとSSIMの客観的指標から既存のビデオフレーム補間とRefSR技術を大幅に改善する。

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