論文の概要: UAVDB: Trajectory-Guided Adaptable Bounding Boxes for UAV Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06490v3
• Date: Tue, 8 Oct 2024 09:49:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 22:16:23.222641
• Title: UAVDB: Trajectory-Guided Adaptable Bounding Boxes for UAV Detection
• Title（参考訳）: UAVDB: UAV検出のための軌道誘導適応バウンディングボックス
• Authors: Yu-Hsi Chen,
• Abstract要約: パッチ強度収束(Patch Intensity Convergence、PIC)技術は、手動ラベリングなしでUAV検出のための高忠実なバウンディングボックスを生成する。 この技術は、UAV検出に特化した専用データベースであるUAVDBの基礎となる。 我々は,最先端(SOTA)YOLO系列検出器を用いてUAVDBをベンチマークし,総合的な性能解析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03464344220266879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of drone technology has made accurate Unmanned Aerial Vehicle (UAV) detection essential for surveillance, security, and airspace management. This paper presents a novel trajectory-guided approach, the Patch Intensity Convergence (PIC) technique, which generates high-fidelity bounding boxes for UAV detection without manual labeling. This technique forms the foundation of UAVDB, a dedicated database designed specifically for UAV detection. Unlike datasets that often focus on large UAVs or simple backgrounds, UAVDB utilizes high-resolution RGB video to capture UAVs at various scales, from hundreds of pixels to near-single-digit sizes. This extensive scale variation enables robust evaluation of detection algorithms under diverse conditions. Using the PIC technique, bounding boxes can be efficiently generated from trajectory or position data. We benchmark UAVDB using state-of-the-art (SOTA) YOLO series detectors, providing a comprehensive performance analysis. Our results demonstrate UAVDB's potential as a critical resource for advancing UAV detection, particularly in high-resolution and long-distance tracking scenarios.
• Abstract（参考訳）: ドローン技術の急速な進歩により、無人航空機(UAV)の正確な検出は、監視、セキュリティ、空域管理に欠かせないものとなった。 本稿では,手動ラベリングを使わずにUAV検出のための高忠実なバウンディングボックスを生成する,新しいトラジェクトリ誘導手法であるPatch Intensity Convergence(PIC)技術を提案する。 この技術は、UAV検出に特化した専用データベースであるUAVDBの基礎となる。 多くの場合、大きなUAVや単純な背景にフォーカスするデータセットとは異なり、UAVDBは高解像度のRGBビデオを使用して、数百ピクセルからほぼ1桁の大きさのUAVをさまざまなスケールでキャプチャする。 この大規模な変動は、様々な条件下で検出アルゴリズムの堅牢な評価を可能にする。 PIC技術を用いることで、軌道データや位置データからバウンディングボックスを効率的に生成することができる。 我々は,最先端(SOTA)YOLO系列検出器を用いてUAVDBをベンチマークし,総合的な性能解析を行った。 以上の結果から,UAVDBは特に高分解能・長距離追跡のシナリオにおいて,UAVの検出を促進する重要な資源となる可能性が示唆された。

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