Insects are the most important global pollinator of crops and play a key role in maintaining the sustainability of natural ecosystems. Insect pollination monitoring and management are therefore essential for improving crop production and food security. Computer vision facilitated pollinator monitoring can intensify data collection over what is feasible using manual approaches. The new data it generates may provide a detailed understanding of insect distributions and facilitate fine-grained analysis sufficient to predict their pollination efficacy and underpin precision pollination. Current computer vision facilitated insect tracking in complex outdoor environments is restricted in spatial coverage and often constrained to a single insect species. This limits its relevance to agriculture. Therefore, in this article we introduce a novel system to facilitate markerless data capture for insect counting, insect motion tracking, behaviour analysis and pollination prediction across large agricultural areas. Our system is comprised of edge computing multi-point video recording, offline automated multispecies insect counting, tracking and behavioural analysis. We implement and test our system on a commercial berry farm to demonstrate its capabilities. Our system successfully tracked four insect varieties, at nine monitoring stations within polytunnels, obtaining an F-score above 0.8 for each variety. The system enabled calculation of key metrics to assess the relative pollination impact of each insect variety. With this technological advancement, detailed, ongoing data collection for precision pollination becomes achievable. This is important to inform growers and apiarists managing crop pollination, as it allows data-driven decisions to be made to improve food production and food security.

我们介绍了Caltech Fish计数数据集（CFC），这是一个用于检测，跟踪和计数声纳视频中鱼类的大型数据集。我们将声纳视频识别为可以推进低信噪比计算机视觉应用程序并解决多对象跟踪（MOT）和计数中的域概括的丰富数据来源。与现有的MOT和计数数据集相比，这些数据集主要仅限于城市中的人和车辆的视频，CFC来自自然世界领域，在该域​​中，目标不容易解析，并且无法轻易利用外观功能来进行目标重新识别。 CFC允许​​研究人员训练MOT和计数算法并评估看不见的测试位置的概括性能。我们执行广泛的基线实验，并确定在MOT和计数中推进概括的最新技术的关键挑战和机会。

Insects as pollinators play a key role in ecosystem management and world food production. However, insect populations are declining, calling for a necessary global demand of insect monitoring. Existing methods analyze video or time-lapse images of insects in nature, but the analysis is challenging since insects are small objects in complex and dynamic scenes of natural vegetation. The current paper provides a dataset of primary honeybees visiting three different plant species during two months of summer-period. The dataset consists of more than 700,000 time-lapse images from multiple cameras, including more than 100,000 annotated images. The paper presents a new method pipeline for detecting insects in time-lapse RGB-images. The pipeline consists of a two-step process. Firstly, the time-lapse RGB-images are preprocessed to enhance insects in the images. We propose a new prepossessing enhancement method: Motion-Informed-enhancement. The technique uses motion and colors to enhance insects in images. The enhanced images are subsequently fed into a Convolutional Neural network (CNN) object detector. Motion-Informed-enhancement improves the deep learning object detectors You Only Look Once (YOLO) and Faster Region-based Convolutional Neural Networks (Faster R-CNN). Using Motion-Informed-enhancement the YOLO-detector improves average micro F1-score from 0.49 to 0.71, and the Faster R-CNN-detector improves average micro F1-score from 0.32 to 0.56 on the our dataset. Our datasets are published on: https://vision.eng.au.dk/mie/

Video, as a key driver in the global explosion of digital information, can create tremendous benefits for human society. Governments and enterprises are deploying innumerable cameras for a variety of applications, e.g., law enforcement, emergency management, traffic control, and security surveillance, all facilitated by video analytics (VA). This trend is spurred by the rapid advancement of deep learning (DL), which enables more precise models for object classification, detection, and tracking. Meanwhile, with the proliferation of Internet-connected devices, massive amounts of data are generated daily, overwhelming the cloud. Edge computing, an emerging paradigm that moves workloads and services from the network core to the network edge, has been widely recognized as a promising solution. The resulting new intersection, edge video analytics (EVA), begins to attract widespread attention. Nevertheless, only a few loosely-related surveys exist on this topic. A dedicated venue for collecting and summarizing the latest advances of EVA is highly desired by the community. Besides, the basic concepts of EVA (e.g., definition, architectures, etc.) are ambiguous and neglected by these surveys due to the rapid development of this domain. A thorough clarification is needed to facilitate a consensus on these concepts. To fill in these gaps, we conduct a comprehensive survey of the recent efforts on EVA. In this paper, we first review the fundamentals of edge computing, followed by an overview of VA. The EVA system and its enabling techniques are discussed next. In addition, we introduce prevalent frameworks and datasets to aid future researchers in the development of EVA systems. Finally, we discuss existing challenges and foresee future research directions. We believe this survey will help readers comprehend the relationship between VA and edge computing, and spark new ideas on EVA.

The ability to capture detailed interactions among individuals in a social group is foundational to our study of animal behavior and neuroscience. Recent advances in deep learning and computer vision are driving rapid progress in methods that can record the actions and interactions of multiple individuals simultaneously. Many social species, such as birds, however, live deeply embedded in a three-dimensional world. This world introduces additional perceptual challenges such as occlusions, orientation-dependent appearance, large variation in apparent size, and poor sensor coverage for 3D reconstruction, that are not encountered by applications studying animals that move and interact only on 2D planes. Here we introduce a system for studying the behavioral dynamics of a group of songbirds as they move throughout a 3D aviary. We study the complexities that arise when tracking a group of closely interacting animals in three dimensions and introduce a novel dataset for evaluating multi-view trackers. Finally, we analyze captured ethogram data and demonstrate that social context affects the distribution of sequential interactions between birds in the aviary.

每年，AEDESAEGYPTI蚊子都感染了数百万人，如登录，ZIKA，Chikungunya和城市黄热病等疾病。战斗这些疾病的主要形式是通过寻找和消除潜在的蚊虫养殖场来避免蚊子繁殖。在这项工作中，我们介绍了一个全面的空中视频数据集，获得了无人驾驶飞行器，含有可能的蚊帐。使用识别所有感兴趣对象的边界框手动注释视频数据集的所有帧。该数据集被用于开发基于深度卷积网络的这些对象的自动检测系统。我们提出了通过在可以注册检测到的对象的时空检测管道的对象检测流水线中的融合来利用视频中包含的时间信息，这些时间是可以注册检测到的对象的，最大限度地减少最伪正和假阴性的出现。此外，我们通过实验表明使用视频比仅使用框架对马赛克组成马赛克更有利。使用Reset-50-FPN作为骨干，我们可以分别实现0.65和0.77的F $ _1 $ -70分别对“轮胎”和“水箱”的对象级别检测，说明了正确定位潜在蚊子的系统能力育种对象。

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

Recently developed methods for video analysis, especially models for pose estimation and behavior classification, are transforming behavioral quantification to be more precise, scalable, and reproducible in fields such as neuroscience and ethology. These tools overcome long-standing limitations of manual scoring of video frames and traditional "center of mass" tracking algorithms to enable video analysis at scale. The expansion of open-source tools for video acquisition and analysis has led to new experimental approaches to understand behavior. Here, we review currently available open-source tools for video analysis and discuss how to set up these methods for labs new to video recording. We also discuss best practices for developing and using video analysis methods, including community-wide standards and critical needs for the open sharing of datasets and code, more widespread comparisons of video analysis methods, and better documentation for these methods especially for new users. We encourage broader adoption and continued development of these tools, which have tremendous potential for accelerating scientific progress in understanding the brain and behavior.

卫星摄像机可以为大型区域提供连续观察，这对于许多遥感应用很重要。然而，由于对象的外观信息不足和缺乏高质量数据集，在卫星视频中实现移动对象检测和跟踪仍然具有挑战性。在本文中，我们首先构建一个具有丰富注释的大型卫星视频数据集，用于移动对象检测和跟踪的任务。该数据集由Jilin-1卫星星座收集，并由47个高质量视频组成，对象检测有1,646,038兴趣的情况和用于对象跟踪的3,711个轨迹。然后，我们引入运动建模基线，以提高检测速率并基于累积多帧差异和鲁棒矩阵完成来减少误报。最后，我们建立了第一个用于在卫星视频中移动对象检测和跟踪的公共基准，并广泛地评估在我们数据集上几种代表方法的性能。还提供了综合实验分析和富有魅力的结论。数据集可在https://github.com/qingyonghu/viso提供。

截至2017年，鱼类产品约占全球人类饮食的16％。计数作用是生产和生产这些产品的重要组成部分。种植者必须准确计算鱼类，以便这样做技术解决方案。开发了两个计算机视觉系统，以自动计算在工业池塘中生长的甲壳类幼虫。第一个系统包括带有3024x4032分辨率的iPhone 11摄像头，该摄像头在室内条件下从工业池塘中获取图像。使用该系统进行了两次实验，第一部实验包括在一天的增长阶段，在9,10的一天中使用iPhone 11相机在特定照明条件下获得的200张图像。在第二个实验中，用两个设备iPhone 11和索尼DSCHX90V摄像机拍摄了一个幼虫工业池。使用第一个设备（iPhone 11）测试了两个照明条件。在每种情况下，都获得了110张图像。该系统的准确性为88.4％的图像检测。第二个系统包括DSLR Nikon D510相机，具有2000x2000分辨率，在工业池塘外进行了七次实验。在幼虫生长阶段的第1天获取图像，从而获得了总共700张图像。该系统的密度为50的精度为86％。一种基于Yolov5 CNN模型开发的算法，该算法自动计算两种情况的幼虫数量。此外，在这项研究中，开发了幼虫生长函数。每天，从工业池塘手动取几个幼虫，并在显微镜下进行分析。确定生长阶段后，就获得了幼虫的图像。每个幼虫的长度都是通过图像手动测量的。最合适的模型是Gompertz模型，其拟合指数的良好性r平方为0.983。

自动检测飞行无人机是一个关键问题，其存在（特别是未经授权）可以造成风险的情况或损害安全性。在这里，我们设计和评估了多传感器无人机检测系统。结合常见的摄像机和麦克风传感器，我们探索了热红外摄像机的使用，指出是一种可行且有希望的解决方案，在相关文献中几乎没有解决。我们的解决方案还集成了鱼眼相机，以监视天空的更大部分，并将其他摄像机转向感兴趣的对象。传感溶液与ADS-B接收器，GPS接收器和雷达模块相辅相成，尽管由于其有限的检测范围，后者未包含在我们的最终部署中。即使此处使用的摄像机的分辨率较低，热摄像机也被证明是与摄像机一样好的可行解决方案。我们作品的另外两个新颖性是创建一个新的公共数据集的多传感器注释数据，该数据与现有的类别相比扩大了类的数量，以及对探测器性能的研究作为传感器到传感器的函数的研究目标距离。还探索了传感器融合，表明可以以这种方式使系统更强大，从而减轻对单个传感器的虚假检测

机器学习（ML）是指根据大量数据预测有意义的输出或对复杂系统进行分类的计算机算法。 ML应用于各个领域，包括自然科学，工程，太空探索甚至游戏开发。本文的重点是在化学和生物海洋学领域使用机器学习。在预测全球固定氮水平，部分二氧化碳压力和其他化学特性时，ML的应用是一种有前途的工具。机器学习还用于生物海洋学领域，可从各种图像（即显微镜，流车和视频记录器），光谱仪和其他信号处理技术中检测浮游形式。此外，ML使用其声学成功地对哺乳动物进行了分类，在特定的环境中检测到濒临灭绝的哺乳动物和鱼类。最重要的是，使用环境数据，ML被证明是预测缺氧条件和有害藻华事件的有效方法，这是对环境监测的重要测量。此外，机器学习被用来为各种物种构建许多对其他研究人员有用的数据库，而创建新算法将帮助海洋研究界更好地理解海洋的化学和生物学。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

计算机视觉在智能运输系统（ITS）和交通监视中发挥了重要作用。除了快速增长的自动化车辆和拥挤的城市外，通过实施深层神经网络的实施，可以使用视频监视基础架构进行自动和高级交通管理系统（ATM）。在这项研究中，我们为实时交通监控提供了一个实用的平台，包括3D车辆/行人检测，速度检测，轨迹估算，拥塞检测以及监视车辆和行人的相互作用，都使用单个CCTV交通摄像头。我们适应了定制的Yolov5深神经网络模型，用于车辆/行人检测和增强的排序跟踪算法。还开发了基于混合卫星的基于混合卫星的逆透视图（SG-IPM）方法，用于摄像机自动校准，从而导致准确的3D对象检测和可视化。我们还根据短期和长期的时间视频数据流开发了层次结构的交通建模解决方案，以了解脆弱道路使用者的交通流量，瓶颈和危险景点。关于现实世界情景和与最先进的比较的几项实验是使用各种交通监控数据集进行的，包括从高速公路，交叉路口和城市地区收集的MIO-TCD，UA-DETRAC和GRAM-RTM，在不同的照明和城市地区天气状况。

海洋正在经历前所未有的快速变化，在负责任管理所需的时空尺度上，视觉监测海洋生物群是一项艰巨的任务。由于研究界寻求基准，因此所需的数据收集的数量和速率迅速超过了我们处理和分析它们的能力。机器学习的最新进展可以对视觉数据进行快速，复杂的分析，但由于缺乏数据标准化，格式不足以及对大型标签数据集的需求，在海洋中取得了有限的成功。为了满足这一需求，我们构建了Fathomnet，这是一个开源图像数据库，该数据库标准化和汇总了经过精心策划的标记数据。 Fathomnet已被海洋动物，水下设备，碎片和其他概念的现有标志性和非偶像图像所播种，并允许分布式数据源的未来贡献。我们展示了如何使用Fathomnet数据在其他机构视频上训练和部署模型，以减少注释工作，并在与机器人车辆集成时启用自动跟踪水下概念。随着Fathomnet继续增长并结合了社区的更多标记数据，我们可以加速视觉数据以实现健康且可持续的全球海洋。

深度学习模式和地球观察的协同组合承诺支持可持续发展目标（SDGS）。新的发展和夸张的申请已经在改变人类将面临生活星球挑战的方式。本文审查了当前对地球观测数据的最深入学习方法，以及其在地球观测中深度学习的快速发展受到影响和实现最严重的SDG的应用。我们系统地审查案例研究至1）实现零饥饿，2）可持续城市，3）提供保管安全，4）减轻和适应气候变化，5）保留生物多样性。关注重要的社会，经济和环境影响。提前令人兴奋的时期即将到来，算法和地球数据可以帮助我们努力解决气候危机并支持更可持续发展的地方。

Accurate representation and localization of relevant objects is important for robots to perform tasks. Building a generic representation that can be used across different environments and tasks is not easy, as the relevant objects vary depending on the environment and the task. Furthermore, another challenge arises in agro-food environments due to their complexity, and high levels of clutter and occlusions. In this paper, we present a method to build generic representations in highly occluded agro-food environments using multi-view perception and 3D multi-object tracking. Our representation is built upon a detection algorithm that generates a partial point cloud for each detected object. The detected objects are then passed to a 3D multi-object tracking algorithm that creates and updates the representation over time. The whole process is performed at a rate of 10 Hz. We evaluated the accuracy of the representation on a real-world agro-food environment, where it was able to successfully represent and locate tomatoes in tomato plants despite a high level of occlusion. We were able to estimate the total count of tomatoes with a maximum error of 5.08% and to track tomatoes with a tracking accuracy up to 71.47%. Additionally, we showed that an evaluation using tracking metrics gives more insight in the errors in localizing and representing the fruits.

多媒体异常数据集在自动监视中发挥着至关重要的作用。它们具有广泛的应用程序，从异常对象/情况检测到检测危及生命事件的检测。该字段正在接收大量的1.5多年的巨大研究兴趣，因此，已经创建了越来越多地专用于异常动作和对象检测的数据集。点击这些公共异常数据集使研究人员能够生成和比较具有相同输入数据的各种异常检测框架。本文介绍了各种视频，音频以及基于异常检测的应用的综合调查。该调查旨在解决基于异常检测的多媒体公共数据集缺乏全面的比较和分析。此外，它可以帮助研究人员选择最佳可用数据集，用于标记框架。此外，我们讨论了现有数据集和未来方向洞察中开发多峰异常检测数据集的差距。

水果和蔬菜的检测，分割和跟踪是精确农业的三个基本任务，实现了机器人的收获和产量估计。但是，现代算法是饥饿的数据，并非总是有可能收集足够的数据来运用最佳性能的监督方法。由于数据收集是一项昂贵且繁琐的任务，因此在农业中使用计算机视觉的能力通常是小企业无法实现的。在此背景下的先前工作之后，我们提出了一种初始弱监督的解决方案，以减少在精确农业应用程序中获得最新检测和细分所需的数据，在这里，我们在这里改进该系统并探索跟踪果实的问题果园。我们介绍了拉齐奥南部（意大利）葡萄的葡萄园案例，因为葡萄由于遮挡，颜色和一般照明条件而难以分割。当有一些可以用作源数据的初始标记数据（例如，葡萄酒葡萄数据）时，我们会考虑这种情况，但与目标数据有很大不同（例如表格葡萄数据）。为了改善目标数据的检测和分割，我们建议使用弱边界框标签训练分割算法，而对于跟踪，我们从运动算法中利用3D结构来生成来自已标记样品的新标签。最后，将两个系统组合成完整的半监督方法。与SOTA监督解决方案的比较表明，我们的方法如何能够训练以很少的标记图像和非常简单的标签来实现高性能的新型号。

流量交叉点的机芯特定车辆分类和计数是各种交通管理活动的重要组成部分。在这种情况下，在最近基于计算机视觉的技术方面的进步，相机已经成为从交通场景中提取车辆轨迹的可靠数据源。然而，随着这种方式的运动轨迹的特性根据相机校准而变化，对这些轨迹进行分类非常具有挑战性。虽然一些现有方法已经解决了具有体面准确性的此类分类任务，但这些方法的性能显着依赖于手动规范的几个感兴趣区域。在这项研究中，我们提出了一种自动分类方法，用于移动基于Vision的车辆轨迹的特定分类（例如右转，左转和通过运动）。我们的分类框架使用此后，采用基于同性的分配策略来指定在交通场景中观察到的不同运动模式，以将传入的车辆轨迹分配给识别的移动组。旨在克服基于视觉轨迹的固有缺点的新的相似度措施。实验结果表明，拟议的分类方法的有效性及其适应不同交通方案的能力，无需任何手动干预。