論文の概要: Integrating Novelty Detection Capabilities with MSL Mastcam Operations
to Enhance Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12815v1
- Date: Tue, 23 Mar 2021 20:01:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-26 01:10:30.133518
- Title: Integrating Novelty Detection Capabilities with MSL Mastcam Operations
to Enhance Data Analysis
- Title（参考訳）: MSLマストカム操作と新規検出機能の統合によるデータ解析
- Authors: Paul Horton, Hannah R. Kerner, Samantha Jacob, Ernest Cisneros, Kiri
L. Wagstaff, James Bell
- Abstract要約: 画像中の新しい領域を識別するために、各シーケンスの製品を作成します。
これらの新製品は、運用スタッフがダウンリンクデータの迅速なレビューに使用できる推測ノベルティの色付きヒートマップを提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.052388867399036
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While innovations in scientific instrumentation have pushed the boundaries of
Mars rover mission capabilities, the increase in data complexity has pressured
Mars Science Laboratory (MSL) and future Mars rover operations staff to quickly
analyze complex data sets to meet progressively shorter tactical and strategic
planning timelines. MSLWEB is an internal data tracking tool used by operations
staff to perform first pass analysis on MSL image sequences, a series of
products taken by the Mast camera, Mastcam. Mastcam's multiband multispectral
image sequences require more complex analysis compared to standard 3-band RGB
images. Typically, these are analyzed using traditional methods to identify
unique features within the sequence. Given the short time frame of tactical
planning in which downlinked images might need to be analyzed (within 5-10
hours before the next uplink), there exists a need to triage analysis time to
focus on the most important sequences and parts of a sequence. We address this
need by creating products for MSLWEB that use novelty detection to help
operations staff identify unusual data that might be diagnostic of new or
atypical compositions or mineralogies detected within an imaging scene. This
was achieved in two ways: 1) by creating products for each sequence to identify
novel regions in the image, and 2) by assigning multispectral sequences a
sortable novelty score. These new products provide colorized heat maps of
inferred novelty that operations staff can use to rapidly review downlinked
data and focus their efforts on analyzing potentially new kinds of diagnostic
multispectral signatures. This approach has the potential to guide scientists
to new discoveries by quickly drawing their attention to often subtle
variations not detectable with simple color composites.
- Abstract（参考訳）: 科学機器の革新によって火星探査機のミッション能力の境界が押し上げられたが、データ複雑さの増大により、火星科学研究所(MSL)と将来の火星探査機運用スタッフは複雑なデータセットを迅速に分析し、戦術的および戦略的な計画スケジュールを徐々に短縮した。
mslwebは、オペレーションスタッフがマストカメラマストカメラで撮影された一連の製品であるmsl画像シーケンスのファーストパス分析を行うために使用する内部データ追跡ツールである。
Mastcamのマルチバンドマルチスペクトル画像シーケンスは、標準の3バンドRGB画像よりも複雑な解析を必要とする。
通常、これらは従来の方法で分析され、シーケンス内のユニークな特徴を識別する。
ダウンリンクされた画像を(次のアップリンクの5～10時間前に)分析する必要がある戦術計画の短い時間枠を考えると、シーケンスの最も重要なシーケンスと部分に焦点を当てるために分析時間をトリアージする必要がある。
撮影シーン内で検出された新規または非定型的な組成や鉱物学を診断する可能性のある異常なデータを運用スタッフが識別するのに役立つ。
1)画像中の新しい領域を特定するために各シーケンス用の製品を作成し,2)マルチスペクトルシーケンスをソート可能なノベルティスコアに割り当てることで,2つの方法で達成した。
これらの新製品は、運用スタッフが迅速にダウンリンクデータをレビューし、新しいタイプの診断マルチスペクトルシグネチャの分析に集中するために使用できる、推測されたノベルティのカラー化ヒートマップを提供する。
このアプローチは、単純な色の複合材料では検出できない微妙な変化に素早く注意を向けることで、科学者を新たな発見へと導く可能性を秘めている。
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