論文の概要: SDM-Car: A Dataset for Small and Dim Moving Vehicles Detection in Satellite Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18214v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 06:43:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:01.743040
• Title: SDM-Car: A Dataset for Small and Dim Moving Vehicles Detection in Satellite Videos
• Title（参考訳）: SDM-Car:衛星ビデオにおける小型・薄型移動車検出用データセット
• Authors: Zhen Zhang, Tao Peng, Liang Liao, Jing Xiao, Mi Wang,
• Abstract要約: textbfSmall と textbfDim textbfMoving Cars のデータセットを構築し,衛星ビデオに多数のアノテーションを付加した。 ディム車両の検出精度を向上させるために,画像強調と注意機構に基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.07461123197859
• License:
• Abstract: Vehicle detection and tracking in satellite video is essential in remote sensing (RS) applications. However, upon the statistical analysis of existing datasets, we find that the dim vehicles with low radiation intensity and limited contrast against the background are rarely annotated, which leads to the poor effect of existing approaches in detecting moving vehicles under low radiation conditions. In this paper, we address the challenge by building a \textbf{S}mall and \textbf{D}im \textbf{M}oving Cars (SDM-Car) dataset with a multitude of annotations for dim vehicles in satellite videos, which is collected by the Luojia 3-01 satellite and comprises 99 high-quality videos. Furthermore, we propose a method based on image enhancement and attention mechanisms to improve the detection accuracy of dim vehicles, serving as a benchmark for evaluating the dataset. Finally, we assess the performance of several representative methods on SDM-Car and present insightful findings. The dataset is openly available at https://github.com/TanedaM/SDM-Car.
• Abstract（参考訳）: 衛星ビデオにおける車両検出と追跡は、リモートセンシング(RS)アプリケーションに不可欠である。 しかし, 既存データセットの統計的解析により, 低放射強度, 背景とのコントラストが限定されたディム車両にアノテートされることは稀であり, 低放射環境下での移動車両検出における既存のアプローチの悪影響が示唆された。 本稿では,Luojia 3-01衛星によって収集され,99の高品質なビデオを含む衛星ビデオ中のディム車両のアノテーションを多用した, \textbf{S}mall と \textbf{D}im \textbf{M}oving Cars (SDM-Car) データセットの構築による課題に対処する。 さらに,画像強調とアテンション機構に基づくディム車両の検出精度の向上手法を提案し,データセット評価のベンチマークとして機能する。 最後に,SDM-Carにおけるいくつかの代表的手法の性能評価を行い,洞察に富む結果を得た。 データセットはhttps://github.com/TanedaM/SDM-Carで公開されている。

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