P-DESTRE：用于航空设备行人检测、跟踪、重识别与搜索的完全标注数据集
计算机视觉与模式识别
2020-04-07 v1
摘要
在过去几十年中，世界见证了城市空间安全面临的威胁日益增长，这提升了能够检测、跟踪和识别人群中感兴趣人员的视觉监控方案的重要性。特别是，无人机（UAVs）是此类分析的潜在工具，因为它们提供了一种廉价的数据收集方式，覆盖大范围且难以到达的区域，同时减少了人员需求。在此背景下，所有可用的数据集都仅适用于行人重识别问题，其中每个 ID 的多相机视图均在一天内拍摄，并允许使用服装外观特征进行识别。因此，本文的主要贡献有两方面：1）我们发布了基于无人机的 P-DESTRE 数据集，这是首个提供跨多天一致 ID 标注的数据集，使其适用于极具挑战性的人员搜索问题，即无法可靠使用服装信息的情况。除该特征外，P-DESTRE 标注还支持基于无人机的行人检测、跟踪、重识别和软生物识别解决方案的研究；2）我们将 SOTA 行人检测、跟踪、重识别和搜索技术在知名监控数据集上取得的结果，与相同技术在 P-DESTRE 数据上获得的有效性进行了比较。这种比较能够识别基于无人机数据在各项任务中最有问题的数据退化因素，并可作为此类技术后续发展的基线。数据集和所进行实证评估的完整细节可在 http://p-destre.di.ubi.pt/ 免费获取。
引用
@article{arxiv.2004.02782,
title = {The P-DESTRE: A Fully Annotated Dataset for Pedestrian Detection, Tracking, Re-Identification and Search from Aerial Devices},
author = {S. V. Aruna Kumar and Ehsan Yaghoubi and Abhijit Das and B. S. Harish and Hugo Proença},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.02782},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 12 figures, 7 tables