الروبوت الجوي بدون طيار: اكتشاف وتتبع الأهداف

بفضل مرونتها العالية، يتم استخدام الطائرات بدون طيار (UAVs) لتعزيز العديد من التطبيقات الهامة في رؤية الحاسوب، مما يوفر كفاءة وسهولة أكبر من كاميرات المراقبة ذات الزاوية والحجم والرؤية الثابتة. ومع ذلك، تم اقتراح قواعد بيانات محدودة للغاية للطائرات بدون طيار، وتركز هذه القواعد فقط على مهمة معينة مثل تتبع الصور المرئية أو الكشف عن الأشياء في سيناريوهات نسبيًا مقيدة. لذلك، من الضروري جدًا تطوير معيار غير مقيد للطائرات بدون طيار لتعزيز الأبحاث المتعلقة بها. في هذا البحث، نقوم ببناء معيار جديد للطائرات بدون طيار يركز على السيناريوهات المعقدة التي تحمل تحديات جديدة على مستوى عالٍ. تم اختيار حوالي 80,000 إطار تمثيلي من فيديوهات خام مدتها 10 ساعات وتم توثيقها بالكامل باستخدام صناديق الحدود بالإضافة إلى ما يصل إلى 14 نوعًا من الصفات (مثل حالة الطقس، ارتفاع الطيران، زاوية الكاميرا، فئة المركبة، والاخفاء) لأجل ثلاث مهمات أساسية في رؤية الحاسوب: الكشف عن الأشياء، تتبع الجسم الواحد، وتتبع الأجسام المتعددة. بعد ذلك، تم إجراء دراسة كمية مفصلة باستخدام أحدث الخوارزميات الرائدة لكل مهمة. تظهر النتائج التجريبية أن الأساليب الرائدة حاليًا أداؤها أسوأ نسبيًا على قاعدة بياناتنا بسبب التحديات الجديدة التي ظهرت في المشاهد الحقيقية المستندة إلى الطائرات بدون طيار، مثل الكثافة العالية، الأشياء الصغيرة، وحركة الكاميرا. حسب علمنا، يعتبر عملنا هو أول مرة يتم فيها استكشاف هذه القضايا بشكل شامل في السيناريوهات غير المقيدة.