論文の概要: YOLOv7 for Mosquito Breeding Grounds Detection and Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10423v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 14:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 14:07:57.568307
• Title: YOLOv7 for Mosquito Breeding Grounds Detection and Tracking
• Title（参考訳）: モスキート育種場検出・追跡用YOLOv7
• Authors: Camila Laranjeira and Daniel Andrade and Jefersson A. dos Santos
• Abstract要約: YOLOv7を利用して、無人航空機が捉えた状態ビデオの蚊の変化をローカライズし追跡する。 YOLOv7はタイヤや水槽などの大きなカテゴリーを検知するために直接適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.729171000212229
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the looming threat of climate change, neglected tropical diseases such as dengue, zika, and chikungunya have the potential to become an even greater global concern. Remote sensing technologies can aid in controlling the spread of Aedes Aegypti, the transmission vector of such diseases, by automating the detection and mapping of mosquito breeding sites, such that local entities can properly intervene. In this work, we leverage YOLOv7, a state-of-the-art and computationally efficient detection approach, to localize and track mosquito foci in videos captured by unmanned aerial vehicles. We experiment on a dataset released to the public as part of the ICIP 2023 grand challenge entitled Automatic Detection of Mosquito Breeding Grounds. We show that YOLOv7 can be directly applied to detect larger foci categories such as pools, tires, and water tanks and that a cheap and straightforward aggregation of frame-by-frame detection can incorporate time consistency into the tracking process.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の脅威が迫っているため、デング、ジカ、チクングニヤなどの熱帯病は世界的な懸念をさらに高める可能性がある。 リモートセンシング技術は、蚊の繁殖部位の検出とマッピングを自動化し、地域団体が適切に介入できるようにすることで、そのような病気の伝染ベクターであるaegyptiの拡散を制御するのに役立つ。 本研究では,最先端かつ計算効率の高い検出手法であるyolov7を用いて,無人航空機で撮影した映像中の蚊の群集を局所化し追跡する。 我々は、ICIP 2023のグランドチャレンジ“Automatic Detection of Mosquito Breeding Grounds”の一環として、一般公開されたデータセットを実験した。 YOLOv7は, プール, タイヤ, 水槽などの大型のファシカテゴリを直接検出し, フレーム毎の検出を安価かつ簡便に行うことにより, トラッキングプロセスに時間一貫性を組み込むことができることを示す。

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