論文の概要: Context-Aware Outlier Rejection for Robust Multi-View 3D Tracking of Similar Small Birds in An Outdoor Aviary
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16511v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 07:20:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:58:44.796033
- Title: Context-Aware Outlier Rejection for Robust Multi-View 3D Tracking of Similar Small Birds in An Outdoor Aviary
- Title（参考訳）: 室内環境における類似小鳥のロバストなマルチビュー3次元追跡のための文脈認識型外乱除去
- Authors: Keon Moradi, Ethan Haque, Jasmeen Kaur, Alexandra B. Bentz, Eli S. Bridge, Golnaz Habibi,
- Abstract要約: 本稿では,マルチカメラシステムを用いた屋外飛行場における複数の鳥のロバストな3次元追跡手法を提案する。
特徴マッチングと3次元再構成に環境ランドマークを活用することで,視覚的に類似した鳥とその迅速な動きの課題に対処する。
また、4つの囲いに居住する80羽の鳥の大規模な注釈付きデータセットを20時間の映像で提供し、コンピュータビジョン、鳥類学者、生態学者に豊富なテストベッドを提供しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.35431651202991
- License:
- Abstract: This paper presents a novel approach for robust 3D tracking of multiple birds in an outdoor aviary using a multi-camera system. Our method addresses the challenges of visually similar birds and their rapid movements by leveraging environmental landmarks for enhanced feature matching and 3D reconstruction. In our approach, outliers are rejected based on their nearest landmark. This enables precise 3D-modeling and simultaneous tracking of multiple birds. By utilizing environmental context, our approach significantly improves the differentiation between visually similar birds, a key obstacle in existing tracking systems. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method, showing a $20\%$ elimination of outliers in the 3D reconstruction process, with a $97\%$ accuracy in matching. This remarkable accuracy in 3D modeling translates to robust and reliable tracking of multiple birds, even in challenging outdoor conditions. Our work not only advances the field of computer vision but also provides a valuable tool for studying bird behavior and movement patterns in natural settings. We also provide a large annotated dataset of 80 birds residing in four enclosures for 20 hours of footage which provides a rich testbed for researchers in computer vision, ornithologists, and ecologists. Code and the link to the dataset is available at https://github.com/airou-lab/3D_Multi_Bird_Tracking
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチカメラシステムを用いた屋外飛行場における複数の鳥のロバストな3次元追跡手法を提案する。
特徴マッチングと3次元再構成に環境ランドマークを活用することで,視覚的に類似した鳥とその迅速な動きの課題に対処する。
このアプローチでは、最も近いランドマークに基づいて、外れ値が拒否される。
これにより、複数の鳥の正確な3Dモデリングと同時追跡が可能になる。
環境条件を利用することで,既存の追跡システムにおける重要な障害である視覚的に類似した鳥の分化を著しく改善する。
提案手法の有効性を実験的に示し, 3次元再構成プロセスにおけるアウトリーチの除去に$20\%, マッチング精度$97\%を示した。
3Dモデリングにおけるこの顕著な精度は、挑戦的な屋外条件であっても、複数の鳥の堅牢で信頼性の高い追跡に変換される。
我々の研究はコンピュータビジョンの分野を前進させるだけでなく、自然環境下で鳥の行動や運動パターンを研究するための貴重なツールも提供します。
また、4つの囲いに居住する80羽の鳥の大規模な注釈付きデータセットを20時間の映像で提供し、コンピュータビジョン、鳥類学者、生態学者に豊富なテストベッドを提供しています。
コードとデータセットへのリンクはhttps://github.com/airou-lab/3D_Multi_Bird_Trackingで確認できる。
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