热域舰船识别与活动检测
计算机视觉与模式识别
2024-06-13 v1 机器学习
摘要
海上监视对于减轻毒品走私、非法捕鱼和人口贩运等非法活动至关重要。基于视觉的海上监视在夜间因可见性问题而具有挑战性，导致舰船识别和可疑活动检测失败。本文提出了一种基于热成像的海上监视方法，具备目标跟踪、舰船重识别和可疑活动检测功能。对于舰船重识别，我们提出了一种新颖的视点无关算法，通过分别比较舰船两侧的特征（separate side-spaces），在缺乏颜色特征的情况下利用形状信息。我们提出了技术方法，使跟踪和活动检测算法适应热域，并使用我们创建的热数据集进行训练。该数据集将是首个可公开获取的热域海上监视基准数据集。我们的系统在舰船识别上达到 81.8% 的 Top1 分数，在可疑活动检测上达到 72.4% 的 frame mAP 分数；在热域中实现了新的基准。
引用
@article{arxiv.2406.08294,
title = {Vessel Re-identification and Activity Detection in Thermal Domain for Maritime Surveillance},
author = {Yasod Ginige and Ransika Gunasekara and Darsha Hewavitharana and Manjula Ariyarathne and Ranga Rodrigo and Peshala Jayasekara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.08294},
year = {2024}
}