要約
現在、無人航空機 (UAV) は、捜索エリア内の情報を収集するために捜索救助のシナリオで一般的に使用されています。
航空映像で捜索された人物を自動的に識別できれば、そのようなシステムの自律性が高まり、捜索時間が短縮され、行方不明者の生存の可能性が高まる可能性があります。
この論文では、UAV ハードウェアの制限に対処するために特別に設計された、意味的に条件付けされたオープンボキャブラリーオブジェクト追跡を実行するための新しいアプローチを紹介します。
私たちのアプローチにはいくつかの利点があります。
シャツの色など、行方不明者の言葉による説明を使って実行でき、ミッションを実行するための専用の訓練は必要なく、移動する可能性のある人物を効率的に追跡できます。
私たちの実験結果は、私たちのアプローチの多用途性と有効性を実証しています。
要約(オリジナル)
Nowadays, unmanned aerial vehicles (UAVs) are commonly used in search and rescue scenarios to gather information in the search area. The automatic identification of the person searched for in aerial footage could increase the autonomy of such systems, reduce the search time, and thus increase the missed person’s chances of survival. In this paper, we present a novel approach to perform semantically conditioned open vocabulary object tracking that is specifically designed to cope with the limitations of UAV hardware. Our approach has several advantages. It can run with verbal descriptions of the missing person, e.g., the color of the shirt, it does not require dedicated training to execute the mission and can efficiently track a potentially moving person. Our experimental results demonstrate the versatility and efficacy of our approach.
arxiv情報
| 著者 | Yannik Blei,Michael Krawez,Nisarga Nilavadi,Tanja Katharina Kaiser,Wolfram Burgard |
| 発行日 | 2024-09-24 14:19:47+00:00 |
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