PhyTracker: An Online Tracker for Phytoplankton

要約

水生生態系の重要な構成要素である植物プランクトンは、海洋生態学的プロセスと環境条件を理解するために効率的なモニタリングを必要とします。
従来の植物プランクトンのモニタリング方法は、非現場観察に依存しており、時間とリソースを大量に消費するため、タイムリーな分析が制限されます。
これらの制限に対処するために、植物プランクトンの自動追跡用に設計されたインテリジェントな現場追跡フレームワークである PhyTracker を紹介します。
PhyTracker は、水流内での移動の制限、目立たない外観、不純物の存在など、植物プランクトンのモニタリングに特有の重大な課題を克服します。
私たちの手法には、テクスチャ強化特徴抽出 (TFE) モジュール、注意強化時間関連付け (ATA) モジュール、およびフロー非依存動作改善 (FMR) モジュールの 3 つの革新的なモジュールが組み込まれています。
これらのモジュールは、それぞれ特徴の捕捉を強化し、植物プランクトンと不純物を区別し、移動特性を洗練します。
PMOT データセットに対する広範な実験により、植物プランクトン追跡における PhyTracker の優位性が検証され、MOT データセットに対する追加のテストにより、その一般的な適用性が実証され、従来の追跡方法を上回りました。
この研究は、植物プランクトンと従来のオブジェクトとの重要な違いを強調し、植物プランクトン監視のための効果的なソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

Phytoplankton, a crucial component of aquatic ecosystems, requires efficient monitoring to understand marine ecological processes and environmental conditions. Traditional phytoplankton monitoring methods, relying on non-in situ observations, are time-consuming and resource-intensive, limiting timely analysis. To address these limitations, we introduce PhyTracker, an intelligent in situ tracking framework designed for automatic tracking of phytoplankton. PhyTracker overcomes significant challenges unique to phytoplankton monitoring, such as constrained mobility within water flow, inconspicuous appearance, and the presence of impurities. Our method incorporates three innovative modules: a Texture-enhanced Feature Extraction (TFE) module, an Attention-enhanced Temporal Association (ATA) module, and a Flow-agnostic Movement Refinement (FMR) module. These modules enhance feature capture, differentiate between phytoplankton and impurities, and refine movement characteristics, respectively. Extensive experiments on the PMOT dataset validate the superiority of PhyTracker in phytoplankton tracking, and additional tests on the MOT dataset demonstrate its general applicability, outperforming conventional tracking methods. This work highlights key differences between phytoplankton and traditional objects, offering an effective solution for phytoplankton monitoring.

arxiv情報

著者 Yang Yu,Qingxuan Lv,Yuezun Li,Zhiqiang Wei,Junyu Dong
発行日 2024-11-12 13:01:48+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.AI, cs.CV パーマリンク