Dec, 2023

基于外观和运动的挑战性条件下的全球局部微型飞行器检测

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TL;DR全球局部微型空中获得器以独特方式结合了运动和外观特征，提高了微型空中车辆（MAV）的检测准确性，并在具有挑战性的条件下实现了高效的检测。
micro aerial vehiclesmavsglobal-local mav detectormotion and appearance featuresdetection accuracy
发现论文，激发创造
  • 领域自适应无人机检测：基准和噪声抑制网络

    通过提供包括模拟图像和真实图像的多种场景、多种微型飞行器类型和多种视角的多微型飞行器多领域 (M3D) 数据集，在众多领域上提出了一个新的基准，通过基于伪标签的框架和一个由大到小的训练过程提出了一个噪声抑制网络 (NSN)。通过大量的实验结果验证了所提出方法在各项任务中的优越性能评估。

    Mar, 2024

  • 单运动相机飞行物体检测

    提出了一种基于回归的运动稳定方法，旨在检测被拍摄的机动飞行器在复杂背景中移动的情况，该方法在运动与外观两方面共同作用下可以对比先进技术更有效地运用时空图像块进行分类，并通过收集两个具有挑战性的数据集为飞行物体检测和视觉引导式避碰创建基准。

    Nov, 2014

  • 基于主动感知的多无人机编队控制

    文章介绍了一种基于多个微型飞行器的自主动作捕捉系统，该系统采用主动协同检测和跟踪方法，以实现最优的视角配置，从而最小化被追踪人的 3D 位置估计的不确定性，并采用 Gauss 观测模型和外部控制输入等方法进行了多项实验和模拟比较。

    Jan, 2019

  • 基于多特征的车辆检测技术在地理定位空中视频语义压缩中的应用

    本文提出了一种利用深度学习和流张量时空滤波相结合的多线索检测管道，可以高效地检测移动车辆并结合上下文信息进行语义压缩，以更好地利用空地网络链路的有限带宽。

    Jul, 2019

  • 基于视觉的无人机感知系统实时航空目标定位与跟踪

    文章研究了无人机导航中基于视觉的障碍物检测和跟踪问题，提出了一种实时的对象定位和跟踪策略，将对象检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，并使用卡尔曼滤波提供对象状态的粗略预测，而无需对其进行手动初始化，具有比同类技术更快的运行速度和竞争性的跟踪性能。

    Mar, 2017

  • 无人机监测：从视频中识别无人机

    本文提出了使用分割为基础的两阶段方法来检测从其他飞行无人机发射的无人机，通过使用时空注意力线索来确保准确的定位，并以准确性优于其他基线的结果在两个无人机检测数据集上进行了评估。

    Mar, 2021

  • 多视角航拍视觉识别（MAVREC）：多视角能否提升航拍视觉感知？

    该研究介绍了一种名为 MAVREC 的用于航拍识别的视频数据集，通过对地面摄像机和无人机摄像机的同步场景记录，以及包含标注边界框的图像，实现了航拍识别的超越性预训练策略。

    Dec, 2023

  • 基于视觉的无人机在拒绝环境下的定位系统

    该研究通过视觉方法探究无人机在全球导航卫星系统拒绝服务环境下如何准确定位自身，为此构建了基于转换器的基线并提出了新的连续型评估指标 SDM，以解决现实应用场景中空间距离和尺度变换所带来的问题。同时，利用孪生网络和度量学习构建，设计邻居搜索后处理策略解决大距离定位偏差问题。

    Jan, 2022

  • 多模态无人机检测、分类和跟踪算法 -- CVPR 2024 UG2 挑战技术报告

    该研究提出了一种多模态无人机追踪和位姿估计方法，通过利用多模态传感器信息，包括立体视觉、各种雷达和音频阵列，以及针对无人机检测、分类和 3D 跟踪的困难，提高了准确度和稳健性，并在 MMUAD 数据集的分类和跟踪任务中取得了最好的性能。

    May, 2024

  • 基于视觉的复杂背景和雨天下的无人机检测

    本文研究了计算机视觉和深度学习技术在无人机检测方面的表现，探究了在复杂背景、不同大小、复杂天气等挑战条件下使用一阶段探测器和二阶段探测器进行 UAV 检测的性能，并对两个数据集进行了评估，研究结果为发展更为强大的 UAV 检测方法提供了借鉴。

    May, 2023