On the Robustness and Real-time Adaptation of UAV-based Crowd Localization in Complex and High-density Scenes
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel approach for robust and real-time crowd localization using unmanned aerial vehicles (UAVs) in complex scenarios. The approach follows the single-stage detection paradigm, aiming to balance time and space complexity efficiently. To achieve this, the proposed method leverages pertaining of the architecture with UAV-oriented object detection datasets, specifically VisDrone and UAVDT. Additionally, selective data augmentations are applied to adapt the model to the crowd localization vision task in the UAV-oriented theme, using datasets such as NWPU-Crowd, UCF-QNRF, and Shanghai Tech. The authors conducted ablation studies to assess the contributions of pretraining and different adaptation techniques to the overall performance. The results demonstrate that the proposed approach achieves high performance on the edge, specifically on the NVIDIA Jetson Xavier NX board, with well-balanced options that align with the application design requirements. This enables effective crowd localization in complex scenarios using UAVs. Furthermore, the study sheds light on the lack of existing datasets specifically designed for UAV-based crowd localization and proposes potential solutions to address this gap. By presenting both quantitative and qualitative results, the paper shows the effectiveness of the proposed approach, achieving satisfactory performance while reducing inference time and the number of parameters. This work has good potential to significantly contribute to the robotics and automation society by introducing the first approach for UAV-based crowd localization on the edge platform. It also provides valuable insights into the importance of pretraining and data adaptations techniques in this context. Overall, the proposed approach offers a promising solution for crowd localization in complex scenarios using UAVs, and it has the potential to advance various applications in real-world scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».