基于多无人机与智能体共享网络的单目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2020-03-17 v1
摘要
与静态摄像头或地面移动传感器相比，搭载摄像头的无人机能够从更广阔的视角在空中动态跟踪目标。然而，由于外观变化与严重遮挡等因素，使用单架无人机准确跟踪目标仍然具有挑战性。本文收集了一个新的多无人机单目标跟踪（MDOT）数据集，包含由两架无人机拍摄的92组视频片段共113,918帧高分辨率图像，以及由三架无人机拍摄的63组视频片段共145,875帧高分辨率图像。此外，专为多无人机单目标跟踪设计了两种评估指标，即自动融合分数（AFS）与理想融合分数（IFS）。进而，提出了一种智能体共享网络（ASNet），通过自监督模板共享与多无人机目标视图感知融合，相比单无人机跟踪显著提升了跟踪精度。在MDOT上的大量实验表明，我们的ASNet显著优于近期最先进的跟踪器。
引用
@article{arxiv.2003.06994,
title = {Multi-Drone based Single Object Tracking with Agent Sharing Network},
author = {Pengfei Zhu and Jiayu Zheng and Dawei Du and Longyin Wen and Yiming Sun and Qinghua Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.06994},
year = {2020}
}