Wir freuen uns mitteilen zu können, dass unser Artikel „Stay Local or Go Global: Geo-Referenced Bounding Boxes for Tracking Wildlife in Thermal Drone Videos“ angenommen und in IET Computer Vision veröffentlicht wurde.
In dieser Arbeit untersuchen wir, wie georeferenzierte Informationen die Verfolgung von Wildtieren in Wärmebildvideos von Drohnen verbessern können. Durch die Kombination von Tiererkennungen mit Daten zur Drohnenposition, Kameraausrichtung und Höhe verfolgt unser Ansatz Tiere nicht nur in Bildkoordinaten, sondern auch im realen geografischen Raum.
Bei der Auswertung von 225 Drohnenvideos reduzierten die vorgeschlagenen Methoden im Vergleich zu bestehenden Verfolgungsansätzen Identitätswechsel und ermöglichten Bewegungsbahnen, die direkt für räumliche Analysen und die Überwachung von Wildtieren genutzt werden können.
Der Artikel ist hier als Open-Access-Artikel verfügbar:
https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1049/cvi2.70077