A fast horizon detector and a new annotated dataset for maritime video processing

要約

正確かつ高速な海水平線の検出は、ビデオの安定化、目標領域の縮小、正確な追跡、障害物の回避など、自律航行や海洋安全保障のタスクに不可欠です。
この論文では、弱い地平線エッジを維持しながら迅速かつ効果的に海のノイズを抑制することに焦点を当てた、RGB ビデオからの新しい海平線検出器を紹介します。
その後、水平線検出のためにフィルタリングされたエッジに対してライン フィッティング手法が使用されます。
非常に低いエッジしきい値で線分を抽出することでフィルタリングの問題に対処し、低コントラストの地平線条件でも線分を確実に検出します。
RGB 画像では水平線セグメントが単純で適切な特性を持ち、それを利用してノイズの多いセグメントを抑制できることを示します。
次に、残ったセグメントを使用してフィルタリングされたエッジ マップを構築し、フィルタリングされたエッジから地平線を推測します。
我々は地平線推論に時間情報を注意深く組み込むことを提案し、その有効性を実験的に示します。
私たちは、効率的な CPU 実行のためのベクトル化された実装を提供し、元のサイズの精度の損失を最小限に抑えた画像のダウンサイジングを活用することで、計算上の制約に対処します。
さらに、既存のデータ リソースを充実させるために、公開地平線データセットを提供しています。
当社のアルゴリズムのパフォーマンスは最先端の方法に照らして厳密に評価され、そのコンポーネントはアブレーション実験を通じて検証されています。
ソース コードとデータセット ファイルは次の場所から入手できます。

要約(オリジナル)

Accurate and fast sea horizon detection is vital for tasks in autonomous navigation and maritime security, such as video stabilization, target region reduction, precise tracking, and obstacle avoidance. This paper introduces a novel sea horizon detector from RGB videos, focusing on rapid and effective sea noise suppression while preserving weak horizon edges. Line fitting methods are subsequently employed on filtered edges for horizon detection. We address the filtering problem by extracting line segments with a very low edge threshold, ensuring the detection of line segments even in low-contrast horizon conditions. We show that horizon line segments have simple and relevant properties in RGB images, which we exploit to suppress noisy segments. Then we use the surviving segments to construct a filtered edge map and infer the horizon from the filtered edges. We propose a careful incorporation of temporal information for horizon inference and experimentally show its effectiveness. We address the computational constraint by providing a vectorized implementation for efficient CPU execution, and leveraging image downsizing with minimal loss of accuracy on the original size. Moreover, we contribute a public horizon line dataset to enrich existing data resources. Our algorithm’s performance is rigorously evaluated against state-of-the-art methods, and its components are validated through ablation experiments. Source code and dataset files are available at:

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