Fusion of Heterogenous Sensor Data in Border Surveillance
| Autor: | Patino, Luis, Hubner, Michael, King, Rachel, Litzenberger, Martin, Roupioz, Laure, Michon, Kacper, Szklarski, Łukasz, Pegoraro, Julian, Stoianov, Nikolai, Ferryman, James |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Department of Computer Science [University of Reading], University of Reading (UOR), Austrian Institute of Technology [Vienna] (AIT), ONERA / DOTA, Université de Toulouse [Toulouse], ONERA-PRES Université de Toulouse, ITTI Company Limited [Poznań], Bulgarian Defense Institute, European Project: 787021 |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: |
Capteurs de mouvement
border surveillance Surveillance des frontières Caméra thermique [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV] Détection d'objets [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV] object detection thermal camera object tracking movement sensors Fusion de capteurs multi sensor fusion |
| Zdroj: | Sensors Sensors, 2022, 22 (19), pp.7351. ⟨10.3390/s22197351⟩ |
| ISSN: | 1424-8220 |
| DOI: | 10.3390/s22197351⟩ |
| Popis: | International audience; Wide area surveillance has become of critical importance, particularly for border control between countries where vast forested land border areas are to be monitored. In this paper, we address the problem of the automatic detection of activity in forbidden areas, namely forested land border areas. In order to avoid false detections, often triggered in dense vegetation with single sensors such as radar, we present a multi sensor fusion and tracking system using passive infrared detectors in combination with automatic person detection from thermal and visual video camera images. The approach combines weighted maps with a rule engine that associates data from multiple weighted maps. The proposed approach is tested on real data collected by the EU FOLDOUT project in a location representative of a range of forested EU borders. The results show that the proposed approach can eliminate single sensor false detections and enhance accuracy by up to 50%.; La surveillance d'un périmètre étendu est devenue d'une importance cruciale, en particulier pour le contrôle des frontières entre les pays où de vastes zones forestières frontalières terrestres doivent être surveillées. Dans cet article, nous abordons le problème de la détection automatique de l'activité dans les zones interdites, à savoir les zones forestières frontalières terrestres. Afin d'éviter les fausses détections, souvent déclenchées dans une végétation dense avec des capteurs uniques tels que des radars, nous présentons dans cet article un système de fusion et de suivi multi-capteurs utilisant des détecteurs infrarouges passifs en combinaison avec la détection automatique de personnes à partir d'images de caméras vidéo thermiques. L'approche combine des cartes pondérées avec un moteur de règles qui associe les données de plusieurs cartes pondérées. L'approche proposée est testée sur des données réelles collectées par le projet européen FOLDOUT dans une zone similaire à différentes frontières forestières de l'UE. Les résultats montrent que l'approche proposée peut éliminer les fausses détections d'un seul capteur et améliorer la précision jusqu'à 50 %. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|