論文の概要: Global-Local MAV Detection under Challenging Conditions based on
Appearance and Motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11008v1
- Date: Mon, 18 Dec 2023 08:06:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 20:53:37.396093
- Title: Global-Local MAV Detection under Challenging Conditions based on
Appearance and Motion
- Title（参考訳）: 外観と動きに基づくカオス条件下のグローバルローカルMAV検出
- Authors: Hanqing Guo, Ye Zheng, Yin Zhang, Zhi Gao, Shiyu Zhao
- Abstract要約: 本研究では,MAV検出のための動作特徴と外観特徴を融合させるグローバルなMAV検出器を提案する。
提案した検出器の有効性をトレーニングし、検証するために、新しいデータセットが作成される。
特に、この検出器はNVIDIA Jetson NX Xavier上でほぼリアルタイムのフレームレートで動作させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.11400452401168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Visual detection of micro aerial vehicles (MAVs) has received increasing
research attention in recent years due to its importance in many applications.
However, the existing approaches based on either appearance or motion features
of MAVs still face challenges when the background is complex, the MAV target is
small, or the computation resource is limited. In this paper, we propose a
global-local MAV detector that can fuse both motion and appearance features for
MAV detection under challenging conditions. This detector first searches MAV
target using a global detector and then switches to a local detector which
works in an adaptive search region to enhance accuracy and efficiency.
Additionally, a detector switcher is applied to coordinate the global and local
detectors. A new dataset is created to train and verify the effectiveness of
the proposed detector. This dataset contains more challenging scenarios that
can occur in practice. Extensive experiments on three challenging datasets show
that the proposed detector outperforms the state-of-the-art ones in terms of
detection accuracy and computational efficiency. In particular, this detector
can run with near real-time frame rate on NVIDIA Jetson NX Xavier, which
demonstrates the usefulness of our approach for real-world applications. The
dataset is available at https://github.com/WestlakeIntelligentRobotics/GLAD. In
addition, A video summarizing this work is available at
https://youtu.be/Tv473mAzHbU.
- Abstract（参考訳）: マイクロエアロビー(MAV)の視覚的検出は、多くの応用において重要であるため、近年研究の注目を集めている。
しかし,MAVの外観や動作の特徴に基づく既存手法は,背景が複雑であったり,MAVターゲットが小さかったり,計算資源が限られていたりしても,依然として課題に直面している。
本稿では,MAV検出のための動作特徴と外観特徴を融合させるグローバルなMAV検出器を提案する。
この検出器はまずグローバル検出器を用いてMAVターゲットを探索し、次に適応探索領域で動作する局所検出器に切り替えて精度と効率を高める。
さらに、グローバル検出器とローカル検出器の調整に検出器切換器が用いられる。
新しいデータセットが作成され、提案する検出器の有効性を訓練し検証する。
このデータセットには、実際に起こり得るより困難なシナリオが含まれている。
3つの挑戦的データセットに関する広範囲な実験により、提案する検出器は検出精度と計算効率の点で最先端の検出器よりも優れていることが示された。
特に、この検出器はnvidia jetson nx xavier上でほぼリアルタイムフレームレートで動作し、実世界のアプリケーションに対する我々のアプローチの有用性を示しています。
データセットはhttps://github.com/WestlakeIntelligentRobotics/GLADで公開されている。
さらに、この作業を要約したビデオがhttps://youtu.be/Tv473mAzHbUで公開されている。
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