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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2507.05229v1 (cs)
[提交于 2025年7月7日 ]

标题: 军事车辆在低帧率无人机视频中的自监督实时跟踪

标题: Self-Supervised Real-Time Tracking of Military Vehicles in Low-FPS UAV Footage

Authors:Markiyan Kostiv, Anatolii Adamovskyi, Yevhen Cherniavskyi, Mykyta Varenyk, Ostap Viniavskyi, Igor Krashenyi, Oles Dobosevych
摘要: 多目标跟踪(MOT)旨在在视频帧中保持对象的一致身份。 由于实际战斗场景中由移动无人飞行器(UAV)拍摄的低帧率视频中对象外观和位置的快速变化,关联这些视频中的对象是复杂的。 由于云视频流和压缩算法导致的图像退化,该任务变得更加具有挑战性。 我们展示了如何从单帧注释中进行实例关联学习可以克服这些挑战。 我们表明场景的全局特征为低帧率实例关联提供了关键上下文,使我们的解决方案能够抵御干扰物和检测中的间隙。 我们还证明,即使降低输入图像分辨率和潜在表示大小以加快推理速度,这种跟踪方法也能保持高关联质量。 最后,我们展示了一个从公开数据源收集的标注军用车辆基准数据集。 本文最初是在由信息系统技术(IST)科学技术委员会组织的北约科学与技术组织研讨会(ICMCIS)上提出的,IST-209-RSY - ICMCIS,于2025年5月13日至14日在葡萄牙奥埃拉斯举行。
摘要: Multi-object tracking (MOT) aims to maintain consistent identities of objects across video frames. Associating objects in low-frame-rate videos captured by moving unmanned aerial vehicles (UAVs) in actual combat scenarios is complex due to rapid changes in object appearance and position within the frame. The task becomes even more challenging due to image degradation caused by cloud video streaming and compression algorithms. We present how instance association learning from single-frame annotations can overcome these challenges. We show that global features of the scene provide crucial context for low-FPS instance association, allowing our solution to be robust to distractors and gaps in detections. We also demonstrate that such a tracking approach maintains high association quality even when reducing the input image resolution and latent representation size for faster inference. Finally, we present a benchmark dataset of annotated military vehicles collected from publicly available data sources. This paper was initially presented at the NATO Science and Technology Organization Symposium (ICMCIS) organized by the Information Systems Technology (IST)Scientific and Technical Committee, IST-209-RSY - the ICMCIS, held in Oeiras, Portugal, 13-14 May 2025.
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:2507.05229 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2507.05229v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.05229
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)
相关 DOI: https://doi.org/10.1109/ICMCIS64378.2025.11047873
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来自: Markiyan Kostiv Mr [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 7 日 17:39:11 UTC (18,405 KB)
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