論文の概要: Self-Supervised Real-Time Tracking of Military Vehicles in Low-FPS UAV Footage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05229v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 17:39:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.544093
• Title: Self-Supervised Real-Time Tracking of Military Vehicles in Low-FPS UAV Footage
• Title（参考訳）: 低FPSUAV飛行場における軍用車両の自律的リアルタイム追尾
• Authors: Markiyan Kostiv, Anatolii Adamovskyi, Yevhen Cherniavskyi, Mykyta Varenyk, Ostap Viniavskyi, Igor Krashenyi, Oles Dobosevych,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)を実際の戦闘シナリオで移動させることで捉えた低フレームレートのビデオにオブジェクトを関連付けることは複雑である。 単一フレームアノテーションからのインスタンス関連学習がこれらの課題を克服する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4957552011362911
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-object tracking (MOT) aims to maintain consistent identities of objects across video frames. Associating objects in low-frame-rate videos captured by moving unmanned aerial vehicles (UAVs) in actual combat scenarios is complex due to rapid changes in object appearance and position within the frame. The task becomes even more challenging due to image degradation caused by cloud video streaming and compression algorithms. We present how instance association learning from single-frame annotations can overcome these challenges. We show that global features of the scene provide crucial context for low-FPS instance association, allowing our solution to be robust to distractors and gaps in detections. We also demonstrate that such a tracking approach maintains high association quality even when reducing the input image resolution and latent representation size for faster inference. Finally, we present a benchmark dataset of annotated military vehicles collected from publicly available data sources. This paper was initially presented at the NATO Science and Technology Organization Symposium (ICMCIS) organized by the Information Systems Technology (IST)Scientific and Technical Committee, IST-209-RSY - the ICMCIS, held in Oeiras, Portugal, 13-14 May 2025.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、ビデオフレーム全体にわたるオブジェクトの一貫性のあるIDを維持することを目的としている。 実際の戦闘シナリオで無人航空機(UAV)を移動させることで捉えた低フレームレートのビデオにオブジェクトを関連付けることは、フレーム内のオブジェクトの出現と位置が急速に変化するため複雑である。 このタスクは、クラウドビデオストリーミングと圧縮アルゴリズムによる画像劣化によってさらに困難になる。 単一フレームアノテーションからのインスタンス関連学習がこれらの課題を克服する方法について述べる。 現場のグローバルな特徴は、低FPSインスタンスアソシエーションにとって重要なコンテキストを提供し、検出の障害やギャップに対してソリューションが堅牢であることを示します。 また、高速な推論のために、入力画像の解像度と潜在表現サイズを小さくしても、そのような追跡手法は高い関連性を維持することを実証する。 最後に、公開されているデータソースから収集した注釈付き軍用車両のベンチマークデータセットを示す。 本論文は,2025年5月13～14日にポルトガルのオアイラスで開催された情報システム技術技術委員会 (IST) が主催する NATO Science and Technology Organization Symposium (ICMCIS) で発表された。

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