关于卫星视频中车辆检测的学习
计算机视觉与模式识别
2020-01-30 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
由于相比遥感影像整体尺寸，其在像素上外观极小，航拍与卫星图像中的车辆检测仍具挑战。经典目标检测方法常因违背隐式假设（如丰富纹理、图像尺寸与物体尺寸之比中小到中等）而在此场景下失效。卫星视频是一种非常新的模态，其引入时间一致性作为归纳偏置。卫星视频中车辆检测的方法或使用背景减除、帧差法或子空间方法，性能中等（0.26 - 0.82 分数）。本工作提出将近期关于广域运动图像（WAMI）的深度学习工作应用于卫星视频。我们在初步方法中展示了在 Planet 的 SkySat-1 拉斯维加斯视频上可比的结果（0.84 ），且有进一步改进空间。
引用
@article{arxiv.2001.10900,
title = {On Learning Vehicle Detection in Satellite Video},
author = {Roman Pflugfelder and Axel Weissenfeld and Julian Wagner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.10900},
year = {2020}
}
备注
accepted by Computer Vision Winter Workshop (https://cvww2020.vicos.si)