基于视觉的反无人机检测与跟踪
计算机视觉与模式识别
2022-05-24 v1
摘要
无人机（UAV）已广泛应用于各领域，其对安全与隐私的侵犯引发社会关注。近年来出现了若干无人机检测与跟踪系统，但多数基于射频、雷达及其他媒介。我们假定计算机视觉领域已足够成熟以检测并跟踪入侵无人机。因此我们提出一个名为大连理工大学反无人机数据集的可见光模式数据集，简称 DUT Anti-UAV。它包含一个总计 10,000 张图像的检数据集与一个含 20 段视频（包括短期与长期序列）的跟踪数据集。所有帧与图像均经人工精确标注。我们利用该数据集训练若干现有检测算法并评估其性能。若干跟踪方法也在我们的跟踪数据集上测试。此外，我们提出一种结合检测的清晰简洁的跟踪算法，继承了检测器的高精度。大量实验表明，融合检测后跟踪性能显著提升，从而利用我们的数据集为无人机跟踪提供了新尝试。数据集与结果公开于：https://github.com/wangdongdut/DUT-Anti-UAV
引用
@article{arxiv.2205.10851,
title = {Vision-based Anti-UAV Detection and Tracking},
author = {Jie Zhao and Jingshu Zhang and Dongdong Li and Dong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10851},
year = {2022}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems