Vessel Re-identification and Activity Detection in Thermal Domain for Maritime Surveillance

要約

海上監視は、麻薬密輸、違法漁業、人身売買などの違法行為を軽減するために不可欠です。
視覚ベースの海上監視は、主に夜間の視認性の問題により困難が伴い、その結果、船舶の再識別や不審な活動の検出が失敗します。
この論文では、物体追跡、船舶の再識別、不審な活動の検出機能を備えた海上監視のための熱ビジョンベースのアプローチを紹介します。
血管の再識別のために、色の特徴が存在しない場合の形状情報を活用して、血管の側面の特徴を個別に比較する（個別の側面空間）、視点に依存しない新しいアルゴリズムを提案します。
私たちは、追跡および活動検出アルゴリズムを熱ドメインに適応させ、作成した熱データセットを使用してトレーニングする手法を提案します。
このデータセットは、海洋熱監視用の初の公的に利用可能なベンチマーク データセットになります。
当社のシステムは、81.8% Top1 スコアで船舶を再識別し、72.4\% フレーム mAP スコアで不審なアクティビティを識別できます。
熱ドメインの各タスクの新しいベンチマーク。

要約(オリジナル)

Maritime surveillance is vital to mitigate illegal activities such as drug smuggling, illegal fishing, and human trafficking. Vision-based maritime surveillance is challenging mainly due to visibility issues at night, which results in failures in re-identifying vessels and detecting suspicious activities. In this paper, we introduce a thermal, vision-based approach for maritime surveillance with object tracking, vessel re-identification, and suspicious activity detection capabilities. For vessel re-identification, we propose a novel viewpoint-independent algorithm which compares features of the sides of the vessel separately (separate side-spaces) leveraging shape information in the absence of color features. We propose techniques to adapt tracking and activity detection algorithms for the thermal domain and train them using a thermal dataset we created. This dataset will be the first publicly available benchmark dataset for thermal maritime surveillance. Our system is capable of re-identifying vessels with an 81.8% Top1 score and identifying suspicious activities with a 72.4\% frame mAP score; a new benchmark for each task in the thermal domain.

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