为了应对目前的大流行情况并恢复伪正常的日常生活,已经部署和维护了几项措施,如面具穿着,社会偏差,手消毒等。由于户外文化活动,音乐会和野餐,逐渐允许,需要密切监测人群活动,以避免不期望的接触和疾病传播。在这种情况下,智能无人驾驶飞行器(无人机)可以偶尔部署以确保应用这些活动的监控,以应用健康限制措施,并在未尊重后者时触发警报。因此,我们提出了一个完整的UAV框架,可追加Covid-19户外活动的智能监控。具体而言,我们提出了三个步骤方法。在第一步中,使用机器学习来分析UAV的捕获图像来检测和定位个体。第二步包括一种新颖的坐标映射方法来评估个人之间的距离,然后聚集它们,而第三步提供能量有效和/或可靠的UAV轨迹,以检查限制违规的限制群体,如面罩磨损。获得的结果提供了以下见解:1)有效检测单个取决于捕获图像的角度,2)坐标映射对个体边界框中的估计误差非常敏感,以及3)UAV轨迹设计算法2-由于其低复杂性和近最优性能,建议选择实际实时部署。
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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。
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空中无人机镜头的视觉检查是当今土地搜索和救援(SAR)运营的一个组成部分。由于此检查是对人类的缓慢而繁琐,令人疑惑的工作,我们提出了一种新颖的深入学习算法来自动化该航空人员检测(APD)任务。我们试验模型架构选择,在线数据增强,转移学习,图像平铺和其他几种技术,以提高我们方法的测试性能。我们将新型航空检验视网膜(空气)算法呈现为这些贡献的结合。空中探测器在精度(〜21个百分点增加)和速度方面,在常用的SAR测试数据上表现出最先进的性能。此外,我们为SAR任务中的APD问题提供了新的正式定义。也就是说,我们提出了一种新的评估方案,在现实世界SAR本地化要求方面排名探测器。最后,我们提出了一种用于稳健的新型后处理方法,近似对象定位:重叠边界框(MOB)算法的合并。在空中检测器中使用的最终处理阶段在真实的空中SAR任务面前显着提高了其性能和可用性。
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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。
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Covid-19大流行导致了前所未有的全球公共卫生危机。鉴于其固有的性质,建议社会疏散措施作为遏制这种大流行传播的主要策略。因此,识别违反这些协议的情况,对削减疾病的传播并促进可持续生活方式具有影响。本文提出了一种基于电脑视觉的基于计算机视觉的系统,分析了CCTV镜头,为Covid-19传播提供了威胁水平评估。该系统努力捕获跨越多个帧的CCTV镜头的信息内容,以识别各个帧的各种违反社会偏移协议的实例,以及跨空间的识别,以及组行为的识别。该功能主要是通过利用基于时间图的基础结构来实现CCTV镜头的信息和对全能解释图的策略并量化给定场景的威胁级别的策略。在一系列场景中测试并验证各个组件,并针对人类专家意见进行了完整的系统。结果反映了威胁水平对人,其物理接近,相互作用,防护服和群体动力学的依赖。系统性能的准确性为76%,从而在城市进行了可部署的威胁监控系统,以允许社会中的正常和可持续性。
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我们提出了一种新的四管齐下的方法,在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架,彼此之叠,以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性,效率和成功完成。首先,我们使用深度卷积神经网络(CNN)系统,以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来,我们将此CNN框架扩展了对象检测,跟踪,分割与掩码RCNN框架,以及具有多模级自然语言处理(NLP)框架的场景描述。第三,我们建立了一个深入的Q学习的代理,免受压力引起的迷失方向和焦虑,能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后,我们使用了一种低计算无监督的学习技术,称为张量分解,在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构,我们建立了人工智能系统的骨干,用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用,我们设计了一种物理结构,其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入,这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征,这对救援操作至关重要在手头,以及路径规划功能,充当虚拟指南,以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时,这四种方法呈现了一种新颖的信息理解,转移和综合方法,这可能会大大提高消防员响应和功效,并降低寿命损失。
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本文提出了一种新颖的方法,用于在具有复杂拓扑结构的地下领域的搜索和救援行动中自动合作。作为CTU-Cras-Norlab团队的一部分,拟议的系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获奖解决方案相反,该建议的解决方案也被证明是在现实世界竞争极为严峻和狭窄的环境中飞行的机上实体无人机的强大系统。提出的方法可以使无缝模拟转移的无人机团队完全自主和分散的部署,并证明了其优于不同环境可飞行空间的移动UGV团队的优势。该论文的主要贡献存在于映射和导航管道中。映射方法采用新颖的地图表示形式 - 用于有效的风险意识长距离计划,面向覆盖范围和压缩的拓扑范围的LTVMAP领域,以允许在低频道通信下进行多机器人合作。这些表示形式与新的方法一起在导航中使用,以在一般的3D环境中可见性受限的知情搜索,而对环境结构没有任何假设,同时将深度探索与传感器覆盖的剥削保持平衡。所提出的解决方案还包括一条视觉感知管道,用于在没有专用GPU的情况下在5 Hz处进行四个RGB流中感兴趣的对象的板上检测和定位。除了参与DARPA SubT外,在定性和定量评估的各种环境中,在不同的环境中进行了广泛的实验验证,UAV系统的性能得到了支持。
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社会偏差可以减少Covid-19等呼吸流行病中的感染率。交通交叉路口特别适用于在大都市中监测和评估社会疏散行为。我们提出并评估了一个隐私保留的社会疏散分析系统(B-SDA),它使用鸟瞰观看跨越交通交叉口的行人的录像。我们设计用于视频预处理,对象检测和跟踪的算法,这些算法源于已知的计算机视觉和深度学习技术,而是修改以解决检测由高度升高的相机捕获的非常小的物体/行人的问题。我们提出了一种纳入行人分组以检测社会疏散侵权行为的方法。 B-SDA用于比较基于大都会区域前大流行和大流行视频的行人行为。完成的行人检测性能为63.0美元$ $ $ ap_ {50} $,跟踪性能为47.6美元\%$ mota。大流行期间的社会疏散违规率为15.6 \%$ 31.4 \%$ Pandemic基线,表明行人遵循CDC规定的社会休闲建议。建议的系统适用于现实世界应用中的部署。
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本文介绍了我们拦截更快的入侵者无人机的方法,这是受MBZIRC 2020挑战1.的启发1.通过利用对入侵者轨迹的形状的先验知识,我们可以计算拦截点。目标跟踪基于Yolov3微型卷积神经网络的图像处理,并结合使用饰品安装的ZED ZED迷你立体声摄像机的深度计算。我们使用摄像头的RGB和深度数据,设计降噪的直方图过滤器来提取目标的3D位置。获得目标位置的3D测量值用于计算图八形轨迹的位置,方向和大小,我们使用Bernoulli Lemniscate近似。一旦近似被认为是足够精确的,可以通过观察值和估计之间的距离来测量,我们将计算一个拦截点,以将拦截器无人机直接放在入侵者的路径上。根据MBZIRC竞争期间收集的经验,我们的方法已在模拟和现场实验中得到了验证。我们的结果证实,我们已经开发了一个有效的视觉感知模块,该模块可以提取以足以支持拦截计划的精确性来描述入侵者无人机运动的信息。在大多数模拟遭遇中,我们可以跟踪和拦截比拦截器快30%的目标。在非结构化环境中的相应测试产生了12个成功结果中的9个。
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由于其前所未有的优势,在规模,移动,部署和隐蔽观察能力方面,空中平台和成像传感器的快速出现是实现新的空中监测形式。本文从计算机视觉和模式识别的角度来看,全面概述了以人为本的空中监控任务。它旨在为读者提供使用无人机,无人机和其他空中平台的空中监测任务当前状态的深入系统审查和技术分析。感兴趣的主要对象是人类,其中要检测单个或多个受试者,识别,跟踪,重新识别并进行其行为。更具体地,对于这四项任务中的每一个,我们首先讨论与基于地面的设置相比在空中环境中执行这些任务的独特挑战。然后,我们审查和分析公共可用于每项任务的航空数据集,并深入了解航空文学中的方法,并调查他们目前如何应对鸟瞰挑战。我们在讨论缺失差距和开放研究问题的讨论中得出结论,告知未来的研究途径。
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全球城市可免费获得大量的地理参考全景图像,以及各种各样的城市物体上的位置和元数据的详细地图。它们提供了有关城市物体的潜在信息来源,但是对象检测的手动注释是昂贵,费力和困难的。我们可以利用这种多媒体来源自动注释街道级图像作为手动标签的廉价替代品吗?使用Panorams框架,我们引入了一种方法,以根据城市上下文信息自动生成全景图像的边界框注释。遵循这种方法,我们仅以快速自动的方式从开放数据源中获得了大规模的(尽管嘈杂,但都嘈杂,但对城市数据集进行了注释。该数据集涵盖了阿姆斯特丹市,其中包括771,299张全景图像中22个对象类别的1400万个嘈杂的边界框注释。对于许多对象,可以从地理空间元数据(例如建筑价值,功能和平均表面积)获得进一步的细粒度信息。这样的信息将很难(即使不是不可能)单独根据图像来获取。为了进行详细评估,我们引入了一个有效的众包协议,用于在全景图像中进行边界框注释,我们将其部署以获取147,075个地面真实对象注释,用于7,348张图像的子集,Panorams-clean数据集。对于我们的Panorams-Noisy数据集,我们对噪声以及不同类型的噪声如何影响图像分类和对象检测性能提供了广泛的分析。我们可以公开提供数据集,全景噪声和全景清洁,基准和工具。
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本文介绍了设计,开发,并通过IISC-TCS团队为穆罕默德·本·扎耶德国际机器人挑战赛2020年挑战1的目标的挑战1硬件 - 软件系统的测试是抓住从移动和机动悬挂球UAV和POP气球锚定到地面,使用合适的操纵器。解决这一挑战的重要任务包括具有高效抓取和突破机制的硬件系统的设计和开发,考虑到体积和有效载荷的限制,使用适用于室外环境的可视信息的准确目标拦截算法和开发动态多功能机空中系统的软件架构,执行复杂的动态任务。在本文中,设计了具有末端执行器的单个自由度机械手设计用于抓取和突发,并且开发了鲁棒算法以拦截在不确定的环境中的目标。基于追求参与和人工潜在功能的概念提出了基于视觉的指导和跟踪法。本工作中提供的软件架构提出了一种操作管理系统(OMS)架构,其在多个无人机之间协同分配静态和动态任务,以执行任何给定的任务。这项工作的一个重要方面是所有开发的系统都设计用于完全自主模式。在这项工作中还包括对凉亭环境和现场实验结果中完全挑战的模拟的详细描述。所提出的硬件软件系统对反UAV系统特别有用,也可以修改以满足其他几种应用。
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近年来,空中机器人背景下的高速导航和环境互动已成为几个学术和工业研究研究的兴趣领域。特别是,由于其若干环境中的潜在可用性,因此搜索和拦截(SAI)应用程序造成引人注目的研究区域。尽管如此,SAI任务涉及有关感官权重,板载计算资源,致动设计和感知和控制算法的具有挑战性的发展。在这项工作中,已经提出了一种用于高速对象抓握的全自动空中机器人。作为一个额外的子任务,我们的系统能够自主地刺穿位于靠近表面的杆中的气球。我们的第一款贡献是在致动和感觉水平的致动和感觉水平的空中机器人的设计,包括具有额外传感器的新型夹具设计,使机器人能够高速抓住物体。第二种贡献是一种完整的软件框架,包括感知,状态估计,运动计划,运动控制和任务控制,以便快速且强大地执行自主掌握任务。我们的方法已在一个具有挑战性的国际竞争中验证,并显示出突出的结果,能够在室外环境中以6米/分来自动搜索,遵循和掌握移动物体
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基于无人机(UAV)基于无人机的视觉对象跟踪已实现了广泛的应用,并且由于其多功能性和有效性而引起了智能运输系统领域的越来越多的关注。作为深度学习革命性趋势的新兴力量,暹罗网络在基于无人机的对象跟踪中闪耀,其准确性,稳健性和速度有希望的平衡。由于开发了嵌入式处理器和深度神经网络的逐步优化,暹罗跟踪器获得了广泛的研究并实现了与无人机的初步组合。但是,由于无人机在板载计算资源和复杂的现实情况下,暹罗网络的空中跟踪仍然在许多方面都面临严重的障碍。为了进一步探索基于无人机的跟踪中暹罗网络的部署,这项工作对前沿暹罗跟踪器进行了全面的审查,以及使用典型的无人机板载处理器进行评估的详尽无人用分析。然后,进行板载测试以验证代表性暹罗跟踪器在现实世界无人机部署中的可行性和功效。此外,为了更好地促进跟踪社区的发展,这项工作分析了现有的暹罗跟踪器的局限性,并进行了以低弹片评估表示的其他实验。最后,深入讨论了基于无人机的智能运输系统的暹罗跟踪的前景。领先的暹罗跟踪器的统一框架,即代码库及其实验评估的结果,请访问https://github.com/vision4robotics/siamesetracking4uav。
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在19日期大流行期间,大伦敦政府机构的政策制定者,英国伦敦地区治理机构,依赖于迅速而准确的数据来源。有时很难获得整个城市的大量明确定义的异质活动组成,但是为了学习“忙碌”并因此做出安全的政策决定是必要的。在这个领域,我们项目的一个组成部分是利用现有的基础架构来估计公众的社会距离依从性。我们的方法可以通过现场交通摄像头饲料即可立即采样和伦敦街道上的活动和物理距离的背景化。我们介绍了一个检查和改进现有方法的框架,同时还描述了其在900多个实时提要上的主动部署。
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Mohamed Bin Zayed国际机器人挑战(MBZIRC)2020为无人机(无人机)构成了不同的挑战。我们提供了四个量身定制的无人机,专门为MBZIRC的单独空中机器人任务开发,包括自定义硬件和软件组件。在挑战1中,使用高效率,车载对象检测管道进行目标UAV,以捕获来自目标UAV的球。第二个UAV使用类似的检测方法来查找和流行散落在整个竞技场的气球。对于挑战2,我们展示了一种能够自主空中操作的更大的无人机:从相机图像找到并跟踪砖。随后,将它们接近,挑选,运输并放在墙上。最后,在挑战3中,我们的UAV自动发现使用LIDAR和热敏摄像机的火灾。它用船上灭火器熄灭火灾。虽然每个机器人都具有任务特定的子系统,但所有无人机都依赖于为该特定和未来竞争开发的标准软件堆栈。我们介绍了我们最开源的软件解决方案,包括系统配置,监控,强大无线通信,高级控制和敏捷轨迹生成的工具。为了解决MBZirc 2020任务,我们在多个研究领域提出了机器视觉和轨迹生成的多个研究领域。我们介绍了我们的科学贡献,这些贡献构成了我们的算法和系统的基础,并分析了在阿布扎比的MBZIRC竞赛2020年的结果,我们的系统在大挑战中达到了第二名。此外,我们讨论了我们参与这种复杂的机器人挑战的经验教训。
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自动化驾驶系统(广告)开辟了汽车行业的新领域,为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而,在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在,使自动车辆(AVS)长时间保持自主车辆(AVS)或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战,并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术,当前可用的数据集,模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题,自主驾驶场目前正在面临,近年来审查硬件和计算机科学解决方案,这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。
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关键应用程序中机器学习(ML)组件的集成引入了软件认证和验证的新挑战。正在开发新的安全标准和技术准则,以支持基于ML的系统的安全性,例如ISO 21448 SOTIF用于汽车域名,并保证机器学习用于自主系统(AMLAS)框架。 SOTIF和AMLA提供了高级指导,但对于每个特定情况,必须将细节凿出来。我们启动了一个研究项目,目的是证明开放汽车系统中ML组件的完整安全案例。本文报告说,Smikk的安全保证合作是由行业级别的行业合作的,这是一个基于ML的行人自动紧急制动示威者,在行业级模拟器中运行。我们演示了AMLA在伪装上的应用,以在简约的操作设计域中,即,我们为其基于ML的集成组件共享一个完整的安全案例。最后,我们报告了经验教训,并在开源许可下为研究界重新使用的开源许可提供了傻笑和安全案例。
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社会偏移和温度筛选已被广泛用于抵消Covid-19大流行,从全世界的学术界,工业和公共主管部门引发极大的兴趣。虽然大多数解决方案分别处理了这些方面,但它们的组合将极大地利用对公共空间的持续监测,并有助于触发有效的对策。这项工作介绍了毫米杀虫雷达和红外成像传感系统,在室内空间中进行了不引人注目的和隐私,在室内空间中进行了不显眼和隐私。 Millitrace-IR通过强大的传感器融合方法,MM波雷达和红外热摄像机结合。它通过在热摄像机图像平面和雷达参考系统中的人体运动中共同跟踪受试者的面,实现了偏移和体温的完全自动测量。此外,毫米itrace-IR执行接触跟踪:热相机传感器可靠地检测体温高的人,随后通过雷达以非侵入方式追踪大型室内区域。进入新房间时,通过深神经网络从雷达反射计算与雷达反射的步态相关的特征,并使用加权的极端学习机作为最终重新识别工具,在其他人之间重新识别一个主题。从实际实施中获得的实验结果,从毫米 - IR的实际实施中展示了距离/轨迹估计的排入量级精度,个人间距离估计(对受试者接近0.2米的受试者有效),以及精确的温度监测(最大误差0.5 {\ deg} c)。此外,毫米itrace-IR通过高精度(95%)的人重新识别,在不到20秒内提供接触跟踪。
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本文介绍了Cerberus机器人系统系统,该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性,降解的感知条件以及缺乏GPS支持,严峻的导航条件和拒绝通信,地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战,我们开发了Cerberus系统,该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用,再加上可靠的控制,尤其是为了克服危险的地形,多模式和多机器人感知,以在传感器退化,以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划,反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力,表现出有效的探索,对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中,我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果,并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。
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