論文の概要: Deep Learning based Multi-Modal Sensing for Tracking and State
Extraction of Small Quadcopters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04794v1
- Date: Tue, 8 Dec 2020 23:59:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 18:04:57.607539
- Title: Deep Learning based Multi-Modal Sensing for Tracking and State
Extraction of Small Quadcopters
- Title(参考訳): 深層学習に基づくマルチモーダルセンシングによる小型クワッドコプターの追跡と状態抽出
- Authors: Zhibo Zhang, Chen Zeng, Maulikkumar Dhameliya, Souma Chowdhury, Rahul
Rai
- Abstract要約: 本稿では, クワッドコプター無人航空機(UAV)の検出, 追跡, ローカライズのためのマルチセンサ方式を提案する。
具体的には、FoV内のUAVを検出し、追跡するために、単眼のRGBとサーマルビデオ(固定されたプラットフォームからキャプチャする)を処理するパイプラインが開発されている。
2次元平面ライダーは、画素データの実際の距離測定への変換を可能にし、グローバル座標におけるUAVの局所化を可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.019035926889528
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a multi-sensor based approach to detect, track, and
localize a quadcopter unmanned aerial vehicle (UAV). Specifically, a pipeline
is developed to process monocular RGB and thermal video (captured from a fixed
platform) to detect and track the UAV in our FoV. Subsequently, a 2D planar
lidar is used to allow conversion of pixel data to actual distance
measurements, and thereby enable localization of the UAV in global coordinates.
The monocular data is processed through a deep learning-based object detection
method that computes an initial bounding box for the UAV. The thermal data is
processed through a thresholding and Kalman filter approach to detect and track
the bounding box. Training and testing data are prepared by combining a set of
original experiments conducted in a motion capture environment and publicly
available UAV image data. The new pipeline compares favorably to existing
methods and demonstrates promising tracking and localization capacity of sample
experiments.
- Abstract(参考訳): 本稿では,クワッドコプター無人航空機(uav)の検出,追跡,ローカライズのためのマルチセンサ方式を提案する。
具体的には、FoV内のUAVを検出し追跡するために、単眼のRGBと熱ビデオ(固定プラットフォームから撮影)を処理するパイプラインが開発されている。
その後、2次元平面ライダーを用いて画素データの実際の距離測定への変換を可能にし、グローバル座標におけるUAVのローカライズを可能にする。
単分子データは、UAVの初期バウンディングボックスを計算するディープラーニングベースのオブジェクト検出方法により処理される。
熱データはしきい値とカルマンフィルタを用いて処理され、境界ボックスを検出し追跡する。
モーションキャプチャ環境で実施された一連の実験と、公開されているUAV画像データを組み合わせることで、トレーニングデータとテストデータを作成する。
新しいパイプラインは既存の手法と比較し、サンプル実験の有望なトラッキングとローカライゼーション能力を示す。
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