論文の概要: Evidential Detection and Tracking Collaboration: New Problem, Benchmark and Algorithm for Robust Anti-UAV System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15767v2
• Date: Tue, 4 Jul 2023 18:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 19:53:56.709878
• Title: Evidential Detection and Tracking Collaboration: New Problem, Benchmark and Algorithm for Robust Anti-UAV System
• Title（参考訳）: 証拠検出と追跡コラボレーション:ロバストアンチuavシステムの新しい問題、ベンチマーク、アルゴリズム
• Authors: Xue-Feng Zhu, Tianyang Xu, Jian Zhao, Jia-Wei Liu, Kai Wang, Gang Wang, Jianan Li, Qiang Wang, Lei Jin, Zheng Zhu, Junliang Xing, Xiao-Jun Wu
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は輸送、監視、軍事など多くの地域で広く使われている。 従来は、UAVの先行情報が常に提供されていた追跡問題として、このようなアンチUAVタスクを単純化していた。 本稿では,従来のUAV情報を含まない複雑な場面において,UAVの認識を特徴とする新しい実用的対UAV問題を初めて定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.51247807483176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been widely used in many areas, including transportation, surveillance, and military. However, their potential for safety and privacy violations is an increasing issue and highly limits their broader applications, underscoring the critical importance of UAV perception and defense (anti-UAV). Still, previous works have simplified such an anti-UAV task as a tracking problem, where the prior information of UAVs is always provided; such a scheme fails in real-world anti-UAV tasks (i.e. complex scenes, indeterminate-appear and -reappear UAVs, and real-time UAV surveillance). In this paper, we first formulate a new and practical anti-UAV problem featuring the UAVs perception in complex scenes without prior UAVs information. To benchmark such a challenging task, we propose the largest UAV dataset dubbed AntiUAV600 and a new evaluation metric. The AntiUAV600 comprises 600 video sequences of challenging scenes with random, fast, and small-scale UAVs, with over 723K thermal infrared frames densely annotated with bounding boxes. Finally, we develop a novel anti-UAV approach via an evidential collaboration of global UAVs detection and local UAVs tracking, which effectively tackles the proposed problem and can serve as a strong baseline for future research. Extensive experiments show our method outperforms SOTA approaches and validate the ability of AntiUAV600 to enhance UAV perception performance due to its large scale and complexity. Our dataset, pretrained models, and source codes will be released publically.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(uavs)は、輸送、監視、軍事など多くの分野で広く使用されている。 しかし、安全とプライバシー侵害の可能性を増し、より広範な応用を厳しく制限し、UAVの認識と防衛(反UAV)の重要性を強調している。 しかし、従来の作業では、UAVの以前の情報が常に提供されていた追跡問題として、このような反UAVタスクを単純化しており、実際の対UAVタスク(複雑なシーン、不定形、再認識型UAV、リアルタイムUAV監視など)では、そのようなスキームは失敗している。 本稿では,UAV情報のない複雑な場面において,UAVの知覚を特徴とする新しい実用的対UAV問題を初めて定式化する。 このような課題をベンチマークするために、AntiUAV600と呼ばれる最大のUAVデータセットと、新しい評価基準を提案する。 AntiUAV600は、ランダム、高速、小型のUAVを備えた600の挑戦的なシーンのビデオで構成され、723K以上の熱赤外フレームに密接な注釈が付けられた。 最後に,グローバルなUAV検出とローカルなUAV追跡の明確な協調による,新たなUAV対策を開発し,提案課題に効果的に取り組むとともに,今後の研究の強力なベースラインとして機能する。 広汎な実験により,本手法はSOTA法よりも優れており,大規模で複雑なUAV知覚性能を向上させるために,AntiUAV600の有効性が検証されている。 データセット、事前トレーニングされたモデル、ソースコードはパブリックにリリースされます。

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