一种用于无人机监测的深度学习方法
计算机视觉与模式识别
2017-12-05 v1
摘要
本文提出一种集成基于深度学习的检测与跟踪模块的无人机监测系统。采用深度学习方法进行无人机检测的最大挑战在于训练用无人机图像数量有限。为解决此问题，我们开发了一种基于模型的无人机增强技术，可自动生成带有无人机位置边界框标签的无人机图像。为跟踪小型飞行无人机，我们利用连续图像帧间的残差信息。最后，我们给出一个集成检测与跟踪的系统，其性能优于仅含检测或仅含跟踪的单一模块。实验表明，即便在合成数据上训练，所提系统在具有复杂背景的真实世界无人机图像上仍表现良好。带有用户标注边界框的 USC 无人机检测与跟踪数据集已公开可用。
引用
@article{arxiv.1712.00863,
title = {A Deep Learning Approach to Drone Monitoring},
author = {Yueru Chen and Pranav Aggarwal and Jongmoo Choi and C. -C. Jay Kuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.00863},
year = {2017}
}