Fugu-MT 論文翻訳(概要): Flying Bird Object Detection Algorithm in Surveillance Video

論文の概要: Flying Bird Object Detection Algorithm in Surveillance Video

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03749v1
Date: Mon, 8 Jan 2024 09:20:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-09 17:11:49.493887
Title: Flying Bird Object Detection Algorithm in Surveillance Video
Title（参考訳）: 監視ビデオにおける飛鳥物体検出アルゴリズム
Authors: Ziwei Sun, Zexi Hua, Hengchao Li, and Yan Li
Abstract要約: 本稿では,FBOD-SV(Flying Bird Object Detection for Surveillance Video)を提案する。新しい特徴集約モジュールである相関注意特徴集約モジュールは、飛行する鳥の物体の特徴を集約するように設計されている。ダウンサンプリングとアップサンプリングを併用したフライングバードオブジェクト検出ネットワーク(FBOD-Net)が設計されている。また,SimOTA動的ラベル割り当て手法をワンカテゴリオブジェクト検出に適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.597393200515377
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Aiming at the characteristics of the flying bird object in surveillance video, such as the single frame image feature is not obvious, the size is small in most cases, and asymmetric, this paper proposes a Flying Bird Object Detection method for Surveillance Video (FBOD-SV). Firstly, a new feature aggregation module, the Correlation Attention Feature Aggregation (Co-Attention-FA) module, is designed to aggregate the features of the flying bird object according to the bird object's correlation on multiple consecutive frames of images. Secondly, a Flying Bird Object Detection Network (FBOD-Net) with down-sampling and then up-sampling is designed, which uses a large feature layer that fuses fine spatial information and large receptive field information to detect special multi-scale (mostly small-scale) bird objects. Finally, the SimOTA dynamic label allocation method is applied to One-Category object detection, and the SimOTA-OC dynamic label strategy is proposed to solve the difficult problem of label allocation caused by irregular flying bird objects. In this paper, the algorithm's performance is verified by the experimental data set of the surveillance video of the flying bird object of the traction substation. The experimental results show that the surveillance video flying bird object detection method proposed in this paper effectively improves the detection performance of flying bird objects.
Abstract（参考訳）: 単一フレーム画像の特徴など,監視ビデオにおける飛行する鳥の物体の特徴を考慮し,その大きさがほとんどの場合小さく,非対称であり,FBOD-SV(Flying Bird Object Detection for Surveillance Video)を提案する。まず,複数フレームの画像に対して鳥の物体の相関関係に応じて,鳥の飛来物体の特徴を集約する機能集約モジュールであるcorrelation attention feature aggregation (co-attention-fa)モジュールを提案する。次に、ダウンサンプリングとアップサンプリングを備えたフライングバードオブジェクト検出ネットワーク(fbod-net)をデザインし、細かな空間情報と大きな受容フィールド情報とを融合させ、特別なマルチスケール(主に小規模)バードオブジェクトを検出する。最後に,SimOTA動的ラベルアロケーション手法をワンカテゴリオブジェクト検出に適用し,不規則飛行鳥によるラベルアロケーションの難しさを解決するため,SimOTA動的ラベル戦略を提案する。本稿では, トラクション変電所の空飛ぶ鳥物体の監視映像のデータセットを用いて, アルゴリズムの性能を検証した。実験結果から,本論文で提案する飛行鳥物体検出法は,飛行鳥物体の検出性能を効果的に向上することが示された。

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