CloudTrack: Scalable UAV Tracking with Cloud Semantics

要約

現在、無人航空機（UAV）は、検索エリアで情報を収集するために、検索および救助シナリオで一般的に使用されています。
空中映像で検索された人の自動識別は、そのようなシステムの自律性を高め、検索時間を短縮し、したがって、見逃された人の生存の可能性を高め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ように特別に設計された、意味的に条件付けら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。
行方不明者の口頭での説明で実行できます。たとえば、シャツの色など、ミッションを実行するために専用のトレーニングを必要とせず、潜在的に動く人を効率的に追跡できます。
実験結果は、アプローチの汎用性と有効性を示しています。

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.

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