Ett generiskt och robust tillvägagångssätt för realtidsdetektering av personer och fordon från ett obemannade luftfarkoster (UAV) är ett viktigt mål inom ramen för en helt autonom UAV-utplacering för flygspaning och övervakning. Här presenterar vi ett tillvägagångssätt för automatisk upptäckt av fordon baserat på användning av flera utbildade kaskadhaarklassificerare med sekundär bekräftelse i termiska bilder. Dessutom presenterar vi ett relaterat tillvägagångssätt för människor detektion i termiska bilder baserat på en liknande kaskad klassificering teknik som kombinerar ytterligare multivariat Gaussian form matchning. De resultat som presenteras visar den framgångsrika upptäckten av fordon och människor under varierande förhållanden i både isolerade lantliga och belamrade stadsmiljöer med minimal falsk positiv upptäckt. Detektorns prestanda optimeras för att minska den totala felaktiga positiva hastigheten genom att sikta på att upptäcka varje föremål av intresse (fordon/person) minst en gång i miljön (dvs. per sök patter flygväg) snarare än varje objekt i varje bildram. För närvarande är detektionsfrekvensen för människor ~70% och bilar ~80% även om den totala episodiska objektdetektionsfrekvensen för varje flygmönster överstiger 90%.
Utsädespunkten är referensen för detektion av fordonen REF.
Real-time people and vehicle detection from UAV imagery
{'venue': 'Electronic Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Engineering']}