题目

无人机计算机视觉:过去、现在与未来,Vision Meets Drones: Past, Present and Future

关键字

无人机,计算机视觉,航拍,深度学习,目标检测与跟踪

简介

无人机(或称通用无人机)装备有摄像头,在农业、航空摄影、快速投送和监视等领域得到了广泛的应用。因此,对无人机视觉数据的自动理解要求越来越高,使得计算机视觉与无人机的关系越来越密切。为了促进和跟踪目标检测和跟踪算法的发展,我们结合2018年欧洲计算机视觉会议(ECCV2018)和2019年IEEE国际计算机视觉会议(ICCV2019)组织了两次挑战研讨会,吸引了全球100多个团队。我们提供了一个大规模无人机捕获数据集VisDrone,它包括四个轨迹,即(1)图像目标检测,(2)视频目标检测,(3)单目标跟踪,和(4)多目标跟踪。本文首先回顾了目标检测与跟踪数据集和基准,并讨论了使用完全手动注释来收集基于大规模数据集的目标检测与跟踪数据集所面临的挑战。之后,我们描述了我们的VisDrone数据集,它捕获了中国从北到南的14个不同城市的不同城市/郊区。VisDrone是发布的最大的此类数据探测器,能够在无人机平台上对视觉分析算法进行广泛的评估和研究。本文详细分析了无人机大规模目标检测与跟踪领域的现状,总结了其面临的挑战,并提出了未来的发展方向和改进方向。我们预计该基准将极大地推动无人机平台视频分析的研发。

作者

Pengfei Zhu∗, Longyin Wen∗, Dawei Du∗, Xiao Bian, Qinghua Hu, Haibin Ling

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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

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