論文の概要: HSTR-Net: Reference Based Video Super-resolution for Aerial Surveillance with Dual Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12092v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 16:37:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 15:47:51.306653
• Title: HSTR-Net: Reference Based Video Super-resolution for Aerial Surveillance with Dual Cameras
• Title（参考訳）: hstr-net:デュアルカメラによる空中監視のためのリファレンスベースビデオスーパーレゾリューション
• Authors: H. Umut Suluhan, Hasan F. Ates, Bahadir K. Gunturk
• Abstract要約: 本稿では,参照ベーススーパーレゾリューション(RefSR)を用いたHSTRビデオ生成のためのデュアルカメラシステムを提案する。 1台のカメラは高解像度低フレームレート(HSLF)ビデオを撮影し、もう1台のカメラは同時に低解像度高フレームレート(LSHF)ビデオを撮影する。 HSLFおよびLSHFビデオフィードを融合し、出力時にHSTRビデオフレームを合成する新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0386424162918555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Aerial surveillance requires high spatio-temporal resolution (HSTR) video for more accurate detection and tracking of objects. This is especially true for wide-area surveillance (WAS), where the surveyed region is large and the objects of interest are small. This paper proposes a dual camera system for the generation of HSTR video using reference-based super-resolution (RefSR). One camera captures high spatial resolution low frame rate (HSLF) video while the other captures low spatial resolution high frame rate (LSHF) video simultaneously for the same scene. A novel deep learning architecture is proposed to fuse HSLF and LSHF video feeds and synthesize HSTR video frames at the output. The proposed model combines optical flow estimation and (channel-wise and spatial) attention mechanisms to capture the fine motion and intricate dependencies between frames of the two video feeds. Simulations show that the proposed model provides significant improvement over existing reference-based SR techniques in terms of PSNR and SSIM metrics. The method also exhibits sufficient frames per second (FPS) for WAS when deployed on a power-constrained drone equipped with dual cameras.
• Abstract（参考訳）: 空中監視は、物体のより正確な検出と追跡のために、高時空間分解能(HSTR)ビデオを必要とする。 これは、調査対象地域が大きく、関心の対象が小さい広域監視(was)において特に当てはまる。 本稿では,参照ベーススーパーレゾリューション(RefSR)を用いたHSTRビデオ生成のためのデュアルカメラシステムを提案する。 1台のカメラは高解像度低フレームレート(HSLF)ビデオを撮影し、もう1台のカメラは同時に低解像度高フレームレート(LSHF)ビデオを撮影する。 HSLFおよびLSHFビデオフィードを融合し、出力時にHSTRビデオフレームを合成する新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案モデルでは,光フロー推定と(チャネルワイドおよび空間的)アテンション機構を組み合わせて,微細な動きを捉え,映像のフレーム間の依存関係を複雑化する。 シミュレーションにより,提案手法はPSNRとSSIMの指標から既存の参照型SR技術よりも大幅に改善されていることが示された。 この方法はまた、デュアルカメラを装備した電力制約のドローンにWASが配備されるときに、秒間十分なフレーム(FPS)を表示する。

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