水下目标跟踪器：面向水下航行器海洋生物抓取任务的 UOSTrack
计算机视觉与模式识别
2023-07-25 v5
摘要
视觉单目标跟踪器是水下航行器（UVs）在海洋生物抓取任务中不可或缺的组成部分。其准确性与稳定性对于引导 UVs 执行抓取行为至关重要。尽管单目标跟踪器在水下图像退化挑战中展现出有竞争力的性能，但在应用于海洋生物抓取时，仍存在样本不平衡与相似物体排除等问题需要解决。本文提出 Underwater OSTrack（UOSTrack），其由水下图像与开阔空气序列混合训练（UOHT）以及基于运动的后处理（MBPP）组成。UOHT 训练范式旨在训练样本不平衡的水下跟踪器，使跟踪器接触到大量水下域训练样本并学习特征表达。MBPP 范式被提出用于排除相似物体。它利用通过卡尔曼（Kalman）滤波器预测的估计框与响应图中的候选框，在候选区域内重新定位丢失的跟踪目标。UOSTrack 在各种基准上相比最先进（state-of-the-art）方法分别实现了平均 4.41% 与最高 7.98% 的性能提升。现场实验验证了我们所提出的 UOSTrack 在 UVs 海洋生物抓取任务中的准确性与稳定性。更多细节见 https://github.com/LiYunfengLYF/UOSTrack。
引用
@article{arxiv.2301.01482,
title = {Underwater Object Tracker: UOSTrack for Marine Organism Grasping of Underwater Vehicles},
author = {Yunfeng Li and Bo Wang and Ye Li and Zhuoyan Liu and Wei Huo and Yueming Li and Jian Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.01482},
year = {2023}
}