WiSARD: A Labeled Visual and Thermal Image Dataset for Wilderness Search and Rescue

要約

センサーを搭載した無人航空機（UAV）は、荒野で道に迷った人を発見して救出するプロセスである荒野捜索救助（WiSAR）活動を行う初期対応者の捜索時間を短縮し、安全リスクを軽減するのに役立つ可能性があります。
残念ながら、視覚センサーだけでは、WiSAR 運用が行われる可能性のあるすべての地形、天候、照明条件における堅牢性のニーズに対応できません。WiSAR を実現するには、マルチモーダル センサー、特に視覚サーマル カメラの使用が重要です。
UAV はさまざまな動作条件で動作します。
ただし、荒野という状況によってもたらされる特有の課題のため、既存のデータセット ベンチマークは、自律型 WiSAR UAV 用のビジョンベースのアルゴリズムを開発するには不十分です。
この目的を達成するために、さまざまな地形、季節、天候、照明条件での UAV 飛行から収集された約 56,000 枚のラベル付き視覚画像と熱画像を含むデータセットである WiSARD を紹介します。
私たちの知る限り、WiSARD は自律型 WiSAR 運用のためにマルチモーダル センサーを使用して収集された初の大規模データセットです。
私たちは、私たちのデータセットが、現実世界の（救命）アプリケーションに適用された場合のアルゴリズムの堅牢性をテストできる、多様で挑戦的なベンチマークを研究者に提供できることを想定しています。

要約(オリジナル)

Sensor-equipped unoccupied aerial vehicles (UAVs) have the potential to help reduce search times and alleviate safety risks for first responders carrying out Wilderness Search and Rescue (WiSAR) operations, the process of finding and rescuing person(s) lost in wilderness areas. Unfortunately, visual sensors alone do not address the need for robustness across all the possible terrains, weather, and lighting conditions that WiSAR operations can be conducted in. The use of multi-modal sensors, specifically visual-thermal cameras, is critical in enabling WiSAR UAVs to perform in diverse operating conditions. However, due to the unique challenges posed by the wilderness context, existing dataset benchmarks are inadequate for developing vision-based algorithms for autonomous WiSAR UAVs. To this end, we present WiSARD, a dataset with roughly 56,000 labeled visual and thermal images collected from UAV flights in various terrains, seasons, weather, and lighting conditions. To the best of our knowledge, WiSARD is the first large-scale dataset collected with multi-modal sensors for autonomous WiSAR operations. We envision that our dataset will provide researchers with a diverse and challenging benchmark that can test the robustness of their algorithms when applied to real-world (life-saving) applications.

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