WiSARD：用于野外搜索与救援的带标注视觉与热成像图像数据集
计算机视觉与模式识别
2023-09-11 v1
摘要
配备传感器的无人飞行器（UAVs）有潜力帮助减少野外搜索与救援（WiSAR）行动中先遣救援人员的搜索时间并缓解安全风险，WiSAR 即寻找并救援在野外迷失人员的过程。遗憾的是，仅视觉传感器无法满足 WiSAR 行动可能所处的所有地形、天气和光照条件下对鲁棒性的需求。多模态传感器（特别是视觉-热成像相机）的使用，对于使 WiSAR 无人飞行器能在多样操作条件下运行至关重要。然而，由于野外环境带来的独特挑战，现有数据集基准不足以开发用于自主 WiSAR 无人飞行器的基于视觉的算法。为此，我们提出 WiSARD，一个包含约 56,000 张带标注视觉与热成像图像的数据集，采集自不同地形、季节、天气和光照条件下的无人飞行器飞行。据我们所知，WiSARD 是首个采用多模态传感器为自主 WiSAR 行动采集的大规模数据集。我们期望本数据集能为研究者提供一个多样且具挑战性的基准，以测试其算法应用于真实（救生）场景时的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2309.04453,
title = {WiSARD: A Labeled Visual and Thermal Image Dataset for Wilderness Search and Rescue},
author = {Daniel Broyles and Christopher R. Hayner and Karen Leung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.04453},
year = {2023}
}