Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en metod för att upptäcka människor i bilder tagna från en UAV. Detta är ett utmanande problem på grund av ett litet antal pixlar på målet, vilket gör det svårare att skilja människor från bakgrund skräp, och resulterar i mycket större sökyta. Vi föreslår en metod för mänsklig detektion baserad på ett antal geometriska begränsningar som erhålls från metadata. I synnerhet får vi orienteringen av markplanet normalt, orienteringen av skuggor som kastas av människor i scenen, och förhållandet mellan mänskliga höjder och storleken på deras motsvarande skuggor. I de fall där metadata inte finns tillgängliga föreslår vi en metod för att automatiskt uppskatta skuggorientering från bilddata. Vi använder ovanstående information i en geometribaserad skugga, och mänsklig blob detektor, som ger en första uppskattning för platser av människor i scenen. Dessa kandidat platser klassificeras sedan som antingen mänskliga eller skräp med hjälp av en kombination av wavelet funktioner, och en Support Vector Machine. Vår metod fungerar på en enda ram, och till skillnad från rörelsedetekteringsbaserade metoder, kringgår den den globala rörelsekompensationsprocessen, och gör det möjligt att upptäcka stationära och långsamma rörliga människor, samtidigt som man undviker sökningen över hela bilden, vilket gör den mer exakt och mycket snabb. Vi visar imponerande resultat på sekvenser från VIVID-datasetet och våra egna data, och ger jämförande analys.
Att utsättas för liknande begränsningar är en detekteringsmetod i REF baserad på geometriska begränsningar av en persons skuggorientering på scenen med avseende på metadata (global position, tid) och förhållandet mellan genomsnittlig personhöjd och storleken på dess motsvarande skugga.
Geometric Constraints for Human Detection in Aerial Imagery
{'venue': 'Proc. European on Computer Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}