Abstract-Finding skadade människor är ett av de primära målen för alla sök-och räddningsoperationer. Syftet med detta dokument är att ta itu med uppgiften att automatiskt hitta människor som ligger på marken i bilder tagna från den fordonsbaserade kameran på ett obemannade luftfartyg (UAV). I detta dokument utvärderar vi olika toppmoderna visuella metoder för detektion av personer i samband med visionsbaserad detektion av offer från en UAV. De bästa resultaten i denna jämförelse är de som förlitar sig på flexibla delbaserade representationer och diskriminativt utbildade deldetektorer. Vi diskuterar deras styrkor och svagheter och visar att vi genom att kombinera flera modeller kan öka systemets tillförlitlighet. Vi visar också att detektionsprestandan kan förbättras avsevärt genom att integrera höjd- och tonhöjdsinformationen från fordonssensorer. Tillsammans gör dessa förbättringar det möjligt för oss att avsevärt öka detektionsprestandan jämfört med den nuvarande de-facto-standarden, som utgör ett betydande steg mot att göra oberoende detektion av offer för UAV:er praktiskt.
En delbaserad modell för detektering av offer från UAV beskrivs i REF.
Vision based victim detection from unmanned aerial vehicles
{'venue': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}