Hyperspectral imaging holds enormous potential to improve the state-of-the-art in aerial vehicle tracking with low spatial and temporal resolutions. Recently, adaptive multi-modal hyperspectral sensors, controlled by Dynamic Data Driven Applications Systems (DDDAS) methodology, have attracted growing interest due to their ability to record extended data quickly from the aerial platforms. In this study, we apply popular concepts from traditional object tracking - (1) Kernelized Correlation Filters (KCF) and (2) Deep Convolutional Neural Network (CNN) features - to the hyperspectral aerial tracking domain. Specifically, we propose the Deep Hyperspectral Kernelized Correlation Filter based tracker (DeepHKCF) to efficiently track aerial vehicles using an adaptive multi-modal hyperspectral sensor. We address low temporal resolution by designing a single KCF-in-multiple Regions-of-Interest (ROIs) approach to cover a reasonable large area. To increase the speed of deep convolutional features extraction from multiple ROIs, we design an effective ROI mapping strategy. The proposed tracker also provides flexibility to couple it to the more advanced correlation filter trackers. The DeepHKCF tracker performs exceptionally with deep features set up in a synthetic hyperspectral video generated by the Digital Imaging and Remote Sensing Image Generation (DIRSIG) software. Additionally, we generate a large, synthetic, single-channel dataset using DIRSIG to perform vehicle classification in the Wide Area Motion Imagery (WAMI) platform . This way, the high-fidelity of the DIRSIG software is proved and a large scale aerial vehicle classification dataset is released to support studies on vehicle detection and tracking in the WAMI platform.


翻译:超光谱成像具有巨大的潜力,可以改进以低空和低时空分辨率跟踪飞行器的先进跟踪技术。最近,由于具有快速记录航空平台扩展数据的能力,由动态数据驱动应用系统(DDDAS)控制的适应性多式超光谱传感器吸引了越来越多的兴趣。在本研究中,我们应用了传统物体跟踪的流行概念:(1) 内脏互连过滤过滤器(KCF)和(2) 深层革命神经网络(CNN)特性-到超光谱空中跟踪域。具体地说,我们建议深超光谱内脏互换过滤器(DEepHKCFCF)以适应性多式超光谱应用系统(DDDDAS)方法控制,以高效跟踪航空飞行器。我们通过设计一个单一的KCFCF-多端区域D-Interest(ROIS)方法来解决低时间分辨率分辨率问题。为了提高从多个ROIIS提取深层相控特征的速度,我们设计了一个有效的ROIG 绘图战略。拟议的跟踪器还提供将它与更高级的相近相光谱过滤过滤器,我们所制作的MCRDIS 的磁数据定位系统数据定位系统,通过一个高分辨率数据定位系统生成系统生成了一个高分辨率数据定位数据定位数据定位系统,我们制作了一台高分辨率数据定位系统,通过一个高分辨率数据定位系统生成的SDLDLDLDLDMDFDFDFDF 。

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