2024/8/14 , 由西北工业大学和西安电子科技大学联合创建 G2A-VReID，这是目前第一个针对地面到空中场景的视频重识别数据集。
一、目前遇到的挑战
1、无法在不同平台（如地面视频和空中视频）中识别个体。
2、视角变化剧烈、标注身份数量庞大、丰富的户外场景以及分辨率差异巨大。
G2A-VReID数据集：一个大规模的基于地面到空中视频的人体重识别基准数据集，该数据集包含185,907张图像和5,576个轨迹，涵盖2,788个不同的身份，解决地面到空中场景下视频重识别数据集和方法的缺乏，同时改善跨平台任务中视觉特征的对齐。
数据集地址：G2A-VReID|视频人物再识别数据集|跨平台识别数据集
二、让我们来看一下这个数据集：
G2A-VReID数据集具有以下特点：
1、剧烈的视角变化；
2、大量标注的身份；
3、丰富的户外场景；
4、分辨率差异巨大。
首先，通过一种新的跨平台视频行人重识别基准方法，通过视觉-语言模型（即CLIP）将跨平台视觉对齐问题转化为视觉-语义对齐（涉及学习特定身份的描述标记和共享文本提示）。
其次，应用一种参数高效的视频集级适配器模块，将基于图像的基础模型适配到视频重识别任务，称为VSLA-CLIP。
然后，为了减少跨平台任务中的语义差距，通过平台桥接提示（PBP）提供指令，使模型能够识别不同平台之间的差异，并获得用于视觉特征对齐的精确和针对性的信息。
三、让我们一起展望数据集的应用场景：
经常看到新闻
爱好登山的市民，特意为自己安排了一次登山旅行，在周末独自一人去攀登郊外的一座山。不幸的是，他在山上迷路了，手机也没信号，联系不上。家人和朋友急得像热锅上的蚂蚁，赶紧报警求助。
这时候，警方和救援队需要尽快找到这位失踪的登山者。但是，山区地形复杂，植被茂密，单纯靠人力搜索效率太低，而且时间紧迫，每分每秒都可能关乎生命安全。
通过 G2AVReID数据集训练的智能系统 ： 警方可以出动无人机，飞到山区上空进行搜索。同时，警方通过系统的人物识别系统，在无人机传回的画面中快速识别失踪者。
具体来说，如果失踪者之前在社交媒体上分享过自己的照片，或者有其他已知的照片，警方就可以用这些照片作为参照，结合G2AVReID数据集训练出的模型，在无人机拍摄的视频中寻找相似的人物特征。
另外：如果无人机在某个山谷发现了一个人影，但是距离太远，看不清面容，这时候识别系统就能发挥作用了。系统会分析这个人的体型、衣着颜色、运动模式等特征，与失踪者的已知特征进行比对，从而快速判断这个人是不是失踪者。
使用G2AVReID数据集训练的系统，不仅增强了识别的准确性，还提升了救援成功率，从而保护我们的生命安全。
