计算机视觉与无人机技术在公共巡检中的综合应用：外来物碎片图像采集
计算机视觉与模式识别
2021-06-02 v1
摘要
无人机系统（UAS）已成为公共服务提供者与智慧城市的重要资源。本研究的目的是通过集成计算机视觉与 UAS 技术以实现公共巡检自动化来拓展该研究领域。作为此项工作的初始案例研究，我们构建了一个常见外来物碎片（FOD）数据集以评估轻量级自动检测的潜力。本文介绍了该数据集的构建理由与创建过程。我们工作的未来迭代将包含分析实验实现的进一步技术细节。在一个地方机场，使用 UAS 与便携式相机采集该数据集初始版本中所含数据。在收集这些 FOD 视频后，将其分割为单帧并存储为数千张图像。随后这些帧按标准计算机视觉格式进行标注，并存储于反映我们创建方法的文件夹结构中。数据集标注使用一种可抽象以适应未来应用的定制工具进行验证。使用著名的 You Only Look Once 算法成功创建了初始检测模型，表明所提出数据的实用性。最后，给出了若干可利用该数据集或类似方法用于其他公共服务的潜在场景。
引用
@article{arxiv.2106.00161,
title = {Integrative Use of Computer Vision and Unmanned Aircraft Technologies in Public Inspection: Foreign Object Debris Image Collection},
author = {Travis J. E. Munyer and Daniel Brinkman and Chenyu Huang and Xin Zhong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.00161},
year = {2021}
}
备注
This paper has been accepted for publication by the 22nd Annual International Conference on Digital Government Research. 7 pages, 1 figure, 1 table