Med tillkomsten av drönare blir flygvideoanalys allt viktigare, men ändå har den fått liten uppmärksamhet i litteraturen. Detta dokument tar upp ett nytt problem med tolkning av lågupplösta flygvideor i stora rumsliga områden, i termer av 1) gruppering, 2) erkännande av händelser och 3) tilldelning av roller till personer som deltar i evenemang. Vi föreslår en ny ram som syftar till att gemensamt dra slutsatser av ovanstående uppgifter, eftersom resonemanget om var och en isolerat vanligtvis misslyckas i vår miljö. Med tanke på bullriga spår av människor och upptäckter av stora objekt och scen suifaces (t.ex., byggnad, gräs), använder vi en spatiotemporal OCH-OR graf för att driva vår gemensamma slutledning, med hjälp av Markov Chain Monte Carlo och dynamisk programmering. Vi introducerar också en ny formalism av spa tiotemporala mallar som kännetecknar latenta sub-händelser. För utvärdering har vi samlat in och släppt en ny flygvideo dataset med hjälp av en hex-rotor som flyger över picknickområden rika med gruppevenemang. Våra resultat visar att vi framgångsrikt tar itu med ovanstående inferensuppgifter under svåra förhållanden.
Shu m.fl. REF utnyttjade AND-OR grafer för att känna igen händelser och tilldela roller till engagerade människor i bullriga spår.
Joint inference of groups, events and human roles in aerial videos
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}