静的な背景を持つ動画におけるリアルタイムかつ正確なドローン検出

Real-Time and Accurate Drone Detection in a Video with a Static Background.

• Ulzhalgas Seidaliyeva
• Daryn Akhmetov
• Lyazzat Ilipbayeva
• Eric T Matson

抄録

ドローンの増加に伴い、ドローンの違法使用の危険性が問題となっています。このため、自動ドローン保護システムの開発が必要とされています。これらのシステムによって解決される重要なタスクの一つは、ガードされた物体の近くにいるドローンを確実に検出することである。この問題は、様々な方法を用いて解決することができる。価格対品質比の観点から、ドローン検出にビデオカメラを使用することは大きな関心事である。しかし、視覚情報を用いたドローン検出は、ドローンと鳥や飛行機などの他の物体との類似性が大きいことが妨げとなっている。また、ドローンは非常に高速に到達するため、検出はリアルタイムで行われる必要がある。本論文では、ドローンを高精度でリアルタイムに検出するという課題に取り組んでいる。ドローン検出タスクを、移動物体の検出と、検出された物体をドローン、鳥、背景に分類するという2つのタスクに分けた。移動物体の検出は背景減算を用い、分類は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて行った。実験の結果、提案アプローチは高速な処理速度で既存のアプローチに匹敵する精度を達成できることが示された。また、我々の検出器の主な限界は、移動する背景の存在に性能が依存していることであると結論づけた。

With the increasing number of drones, the danger of their illegal use has become relevant. This has necessitated the creation of automatic drone protection systems. One of the important tasks solved by these systems is the reliable detection of drones near guarded objects. This problem can be solved using various methods. From the point of view of the price-quality ratio, the use of video cameras for a drone detection is of great interest. However, drone detection using visual information is hampered by the large similarity of drones to other objects, such as birds or airplanes. In addition, drones can reach very high speeds, so detection should be done in real time. This paper addresses the problem of real-time drone detection with high accuracy. We divided the drone detection task into two separate tasks: the detection of moving objects and the classification of the detected object into drone, bird, and background. The moving object detection is based on background subtraction, while classification is performed using a convolutional neural network (CNN). The experimental results showed that the proposed approach can achieve an accuracy comparable to existing approaches at high processing speed. We also concluded that the main limitation of our detector is the dependence of its performance on the presence of a moving background.