論文の概要: Development of a High Fidelity Simulator for Generalised Photometric Based Space Object Classification using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12270v1
• Date: Sun, 26 Apr 2020 02:10:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 13:53:06.009828
• Title: Development of a High Fidelity Simulator for Generalised Photometric Based Space Object Classification using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた一般測光空間オブジェクト分類のための高忠実度シミュレータの開発
• Authors: James Allworth, Lloyd Windrim, Jeffrey Wardman, Daniel Kucharski, James Bennett, Mitch Bryson
• Abstract要約: 本稿では,一般住民空間オブジェクト(RSO)特徴付けのためのディープラーニング分類器の開発における初期段階について述べる。 RSOの分類と特徴化は、軌道予測の精度を向上させるために、SSA(Space situational Awareness)において重要な目標である。 本研究の目的は,現実的な光曲線を生成するための高忠実度シミュレーション環境の開発である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5627346969563953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the initial stages in the development of a deep learning classifier for generalised Resident Space Object (RSO) characterisation that combines high-fidelity simulated light curves with transfer learning to improve the performance of object characterisation models that are trained on real data. The classification and characterisation of RSOs is a significant goal in Space Situational Awareness (SSA) in order to improve the accuracy of orbital predictions. The specific focus of this paper is the development of a high-fidelity simulation environment for generating realistic light curves. The simulator takes in a textured geometric model of an RSO as well as the objects ephemeris and uses Blender to generate photo-realistic images of the RSO that are then processed to extract the light curve. Simulated light curves have been compared with real light curves extracted from telescope imagery to provide validation for the simulation environment. Future work will involve further validation and the use of the simulator to generate a dataset of realistic light curves for the purpose of training neural networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高忠実度模擬光曲線と転写学習を組み合わせた汎用空間オブジェクト(RSO)キャラクタリゼーションのためのディープラーニング分類器を開発し,実データに基づく学習対象キャラクタリゼーションモデルの性能向上を図る。 RSOの分類と特徴化は、軌道予測の精度を向上させるために、宇宙状況認識(SSA)において重要な目標である。 本稿では,現実的な光曲線を生成するための高忠実度シミュレーション環境の開発に焦点をあてる。 シミュレータは、RSOのテクスチャ化された幾何学モデルとオブジェクトのエフェメリスを取り込み、Blenderを使用して、RSOのフォトリアリスティックな画像を生成し、処理して光曲線を抽出する。 シミュレーション光曲線と望遠鏡画像から抽出された実光曲線を比較し,シミュレーション環境の検証を行った。 今後の作業には、ニューラルネットワークのトレーニングを目的とした現実的な光曲線のデータセットを生成するための、さらなる検証とシミュレータの使用が含まれる。

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