基于深度学习的无人机目标检测与跟踪:综述
计算机视觉与模式识别
2021-10-26 v1
摘要
得益于高效灵活的数据获取,无人机(UAV)近期成为计算机视觉(CV)与遥感(RS)领域的热点。受深度学习(DL)近期成功的启发,许多先进的目标检测与跟踪方法已广泛应用于各类无人机相关任务,如环境监测、精准农业、交通管理。本文对基于DL的无人机目标检测与跟踪方法的研究进展与前景进行了全面综述。更具体地,我们首先概述挑战、现有方法统计,并从基于DL模型的三个研究主题给出解决方案:图像目标检测、视频目标检测与视频目标跟踪。详尽列举了无人机主导的目标检测与跟踪相关开放数据集,并采用四个基准数据集利用若干最先进方法进行性能评估。最后,讨论并总结了未来工作的前景与考量。期望本综述能帮助来自遥感领域的研究人员概览基于DL的无人机目标检测与跟踪方法,并对其进一步发展有所思考。
引用
@article{arxiv.2110.12638,
title = {Deep Learning for UAV-based Object Detection and Tracking: A Survey},
author = {Xin Wu and Wei Li and Danfeng Hong and Ran Tao and Qian Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.12638},
year = {2021}
}