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無(wú)人機(jī)檢測(cè)：數(shù)據(jù)集篇

2022-02-26 10:20 性質(zhì)：轉(zhuǎn)載 作者：空中機(jī)器人前沿 來(lái)源：空中機(jī)器人前沿
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全文1591字，預(yù)計(jì)閱讀時(shí)間3分鐘原創(chuàng) | 張 尹編輯 | 呂嘉玲基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)檢測(cè)方法可以分為兩種：基于深度學(xué)習(xí)和基于運(yùn)動(dòng)信息的無(wú)人機(jī)檢測(cè)方法。其中，基...

全文1591字，預(yù)計(jì)閱讀時(shí)間3分鐘

原創(chuàng) | 張   尹

編輯 | 呂嘉玲

基于視覺(jué)的無(wú)人機(jī)檢測(cè)方法可以分為兩種：基于深度學(xué)習(xí)和基于運(yùn)動(dòng)信息的無(wú)人機(jī)檢測(cè)方法。其中，基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法利用了無(wú)人機(jī)的外觀信息，基于運(yùn)動(dòng)信息的檢測(cè)方法利用了幀間的差異性來(lái)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)的無(wú)人機(jī)目標(biāo)。如何對(duì)比不同的檢測(cè)方法在精度和速度上的差異呢？由于目前在無(wú)人機(jī)檢測(cè)領(lǐng)域還沒(méi)有出現(xiàn)一個(gè)公認(rèn)的數(shù)據(jù)集便于研究者們進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，因此本文將著重介紹與無(wú)人機(jī)檢測(cè)與跟蹤相關(guān)的數(shù)據(jù)集。構(gòu)建無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集存在以下幾個(gè)難點(diǎn)。1）隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，越來(lái)越多的人關(guān)注在算法的創(chuàng)新上，但是由于無(wú)人機(jī)同日常生活中隨處可見(jiàn)的物體不同，想要獲取其數(shù)據(jù)需要專門準(zhǔn)備不同外形的無(wú)人機(jī)進(jìn)行采集，對(duì)拍攝地點(diǎn)也有要求，這造成了無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)獲得的難度；2）無(wú)人機(jī)檢測(cè)以其獨(dú)特的問(wèn)題逐漸成為一個(gè)研究領(lǐng)域。相較于其他目標(biāo)來(lái)說(shuō)，無(wú)人機(jī)目標(biāo)存在豐富的尺度變化。遠(yuǎn)近距離的探測(cè)都十分必要，因此需要采集不同尺度下的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)；3）無(wú)人機(jī)檢測(cè)可以分為地對(duì)空檢測(cè)和空對(duì)空檢測(cè)兩種，視角的轉(zhuǎn)換帶來(lái)不同的檢測(cè)難度。數(shù)據(jù)集內(nèi)是否包含各種姿態(tài)下的無(wú)人機(jī)，是影響無(wú)人機(jī)檢測(cè)的因素之一；4）背景的多樣性對(duì)于提高無(wú)人機(jī)檢測(cè)的泛化能力顯得至關(guān)重要，因此需要在不同的環(huán)境下收集數(shù)據(jù)。單一環(huán)境下采集的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)會(huì)使檢測(cè)算法無(wú)法直接應(yīng)用到復(fù)雜多變的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中去。隨著無(wú)人機(jī)檢測(cè)與跟蹤研究的深入，出現(xiàn)了越來(lái)越多的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集。本文將根據(jù)不同無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比和介紹。按照數(shù)據(jù)的類型可以將無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集分為圖片和視頻兩種類型，分別適用于無(wú)人機(jī)檢測(cè)和跟蹤兩個(gè)任務(wù)。基于圖片的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集主要有Real World數(shù)據(jù)集[1]、Det-Fly數(shù)據(jù)集[2]、MIDGARD數(shù)據(jù)集[3]、USC-Drone數(shù)據(jù)集[4]等，如圖1所示。這四個(gè)數(shù)據(jù)集分別包含56821、13271、8775和18778張圖片，各自的分辨率分別為640*480、3840*2160、752*480、1920*1080個(gè)像素。

圖1 無(wú)人機(jī)檢測(cè)數(shù)據(jù)集

相較于其他無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集而言，Real World數(shù)據(jù)集包含最多類型的無(wú)人機(jī)和環(huán)境，圖片分辨率較低，因?yàn)槠渌袛?shù)據(jù)均是從Youtube視頻上獲得，而其他的數(shù)據(jù)集則是通過(guò)研究者自行采集得到。由于拍攝視角的限制，Real World數(shù)據(jù)集中大部分?jǐn)?shù)據(jù)處于平視和仰視情況下，這意識(shí)著對(duì)于俯視視角下無(wú)人機(jī)檢測(cè)的局限性。Det-Fly數(shù)據(jù)集克服了單一視角下無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)，相機(jī)直接在空中對(duì)于目標(biāo)無(wú)人機(jī)進(jìn)行采集，包含了仰視、俯視和平視下多種無(wú)人機(jī)姿態(tài)。但是數(shù)據(jù)集內(nèi)僅包含一種類型的無(wú)人機(jī)，使其模型無(wú)法用于其他類型無(wú)人機(jī)的檢測(cè)。MIDGARD數(shù)據(jù)集和USC-Drone數(shù)據(jù)集同樣也僅包含一種類型的無(wú)人機(jī)和較為豐富的環(huán)境，同樣存在拍攝視角單一的缺點(diǎn)?；谝曨l的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集主要包含Purdue數(shù)據(jù)集[5]、Flying Objects數(shù)據(jù)集[6]、Anti-UAV數(shù)據(jù)集[7]、Drone-vs-Bird數(shù)據(jù)集[8]和DroneDetection數(shù)據(jù)集[9]等，如圖2所示。

圖2 無(wú)人機(jī)跟蹤數(shù)據(jù)集

其中Purdue數(shù)據(jù)集中包含50個(gè)視頻，為固定在空中無(wú)人機(jī)上的相機(jī)在較高的飛行速度下對(duì)三架目標(biāo)無(wú)人機(jī)拍攝獲得。該數(shù)據(jù)集中無(wú)人機(jī)和環(huán)境單一，不太適合用于無(wú)人機(jī)檢測(cè)任務(wù)，更適合對(duì)于小目標(biāo)無(wú)人機(jī)跟蹤問(wèn)題的研究。Flying objects數(shù)據(jù)集中包含14個(gè)視頻，其數(shù)據(jù)集內(nèi)全部為灰度圖，適合于研究如何跟蹤快速移動(dòng)的目標(biāo)。Anti-UAV數(shù)據(jù)集包含RGB數(shù)據(jù)和紅外數(shù)據(jù)，便于多模態(tài)融合跟蹤的研究。但是存在的問(wèn)題是拍攝環(huán)境單一，且紅外相機(jī)和RGB相機(jī)在時(shí)間和空間上沒(méi)有對(duì)準(zhǔn)。Drone-vs-Bird數(shù)據(jù)集內(nèi)除了囊括了豐富的無(wú)人機(jī)和環(huán)境數(shù)據(jù)外，還包含了部分鳥類數(shù)據(jù)。當(dāng)無(wú)人機(jī)距離較遠(yuǎn)時(shí)，從外觀上和鳥類較為相似。因此，該數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)可以幫助研究者進(jìn)行遠(yuǎn)距離無(wú)人機(jī)和鳥類辨別問(wèn)題的研究。DroneDetection數(shù)據(jù)集包含了114個(gè)無(wú)人機(jī)視頻，但是其環(huán)境拍攝較為單一，因此更適合跟蹤問(wèn)題的研究。綜上，以上無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集有著各自的優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn)，往往只克服了構(gòu)造無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集的一到兩個(gè)難點(diǎn)，無(wú)法覆蓋到影響無(wú)人機(jī)檢測(cè)的四個(gè)關(guān)鍵因素。為了能夠便于研究者對(duì)于無(wú)人機(jī)檢測(cè)與跟蹤的問(wèn)題開展更深入的研究，迫切地需要一個(gè)業(yè)界公認(rèn)的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)，克服上述無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集的缺點(diǎn)，進(jìn)而引領(lǐng)無(wú)人機(jī)檢測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展。同時(shí)也歡迎大家繼續(xù)關(guān)注我們關(guān)于無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)集的工作。

本文由西湖大學(xué)智能無(wú)人系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室博士生張尹原創(chuàng)，

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歡迎來(lái)到西湖大學(xué)智能無(wú)人系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室！我們的實(shí)驗(yàn)室專注于小型無(wú)人機(jī)（UAV）的基本理論和新應(yīng)用。技術(shù)研究領(lǐng)域包括（i）單無(wú)人機(jī)的制導(dǎo)，導(dǎo)航和控制，（ii）多無(wú)人機(jī)的集群系統(tǒng)，以及（iii）基于視覺(jué)和其他類型的傳感器的智能傳感系統(tǒng)。目前，我們有十多個(gè)小組成員，包括博士后，博士生，研究助理和訪問(wèn)學(xué)生。他們都畢業(yè)于中國(guó)和海外的頂尖大學(xué)。我們擁有一流的實(shí)驗(yàn)設(shè)備，如Vicon，動(dòng)作捕捉系統(tǒng)和各種實(shí)驗(yàn)無(wú)人機(jī)平臺(tái)。

歡迎來(lái)到西湖大學(xué)智能無(wú)人系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室！ 小型旋翼無(wú)人機(jī)在民用和軍事領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，涉及到眾多的科學(xué)研究問(wèn)題。 西湖大學(xué)“智能無(wú)人系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室” 關(guān)注于微小型無(wú)人機(jī)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用研究，面向國(guó)家和社會(huì)重大需求，專注于從事高影響力的研究工作。 實(shí)驗(yàn)室目前關(guān)注的研究領(lǐng)域包括單無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的導(dǎo)航制導(dǎo)與控制、多無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的協(xié)同控制與估計(jì)、以及基于視覺(jué)和多種傳感器的智能感知系統(tǒng)。 實(shí)驗(yàn)室具有一流的科研設(shè)施、完善的工作條件、活躍的科研氛圍。 目前實(shí)驗(yàn)室已有十幾名優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)成員，分別來(lái)自國(guó)內(nèi)外著名高校。 此外，實(shí)驗(yàn)室具有高精度VICON室內(nèi)定位系統(tǒng)、一系列空中和地面機(jī)器人平臺(tái)、GPU計(jì)算服務(wù)器、3D打印機(jī)等設(shè)施，為開展相關(guān)研究和實(shí)驗(yàn)奠定了良好基礎(chǔ)。

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