Person Recognition in Aerial Surveillance: A Decade Survey
Rattachement africain : au, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The rapid emergence of airborne platforms and imaging sensors is enabling new forms of aerial surveillance due to their unprecedented advantages in scale, mobility, deployment, and covert observation capabilities. This paper provides a comprehensive overview of 150+ papers over the last 10 years of human-centric aerial surveillance tasks from a computer vision and machine learning perspective. It aims to provide readers with an in-depth systematic review and technical analysis of the current state of aerial surveillance tasks using drones, UAVs, and other airborne platforms. The object of interest is humans, where human subjects are to be detected, identified, and re-identified. More specifically, for each of these tasks, we first identify unique challenges in performing these tasks in an aerial setting compared to the popular ground-based setting and subsequently compile and analyze aerial datasets publicly available for each task. Most importantly, we delve deep into the approaches in the aerial surveillance literature with a focus on investigating how they presently address aerial challenges and techniques for improvement. We conclude the paper by discussing the gaps and open research questions to inform future research avenues.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Person Recognition in Aerial Surveillance: A Decade Survey
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Queensland University of Technology AI and Vision Technologies Research Program pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Vision Australia pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
-
Drexel University Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Michigan State University Department of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
AI and Vision Technologies Research Program — Queensland University of Technology, Vision Australia et Department of Computer Science — Drexel University, avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.