Fugu-MT 論文翻訳(概要): Underwater inspection and intervention dataset

論文の概要: Underwater inspection and intervention dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13628v1
Date: Wed, 28 Jul 2021 20:29:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-07-31 00:13:00.101871
Title: Underwater inspection and intervention dataset
Title（参考訳）: 水中検査と介入データセット
Authors: Tomasz Luczynski, Jonatan Scharff Willners, Elizabeth Vargas, Joshua Roe, Shida Xu, Yu Cao, Yvan Petillot and Sen Wang
Abstract要約: 本稿では,視覚ナビゲーションと同時局所化・マッピング(SLAM)アルゴリズムの開発のための新しいデータセットを提案する。既存のデータセットと異なり、水中のモーショントラッキングシステムによって捉えられた車両の位置に関する真実を含んでいる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.761773141001626
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: This paper presents a novel dataset for the development of visual navigation and simultaneous localisation and mapping (SLAM) algorithms as well as for underwater intervention tasks. It differs from existing datasets as it contains ground truth for the vehicle's position captured by an underwater motion tracking system. The dataset contains distortion-free and rectified stereo images along with the calibration parameters of the stereo camera setup. Furthermore, the experiments were performed and recorded in a controlled environment, where current and waves could be generated allowing the dataset to cover a wide range of conditions - from calm water to waves and currents of significant strength.
Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚ナビゲーションと同時局所化・マッピング(SLAM)アルゴリズムの開発のための新しいデータセットと水中介入タスクについて述べる。既存のデータセットと異なり、水中のモーショントラッキングシステムによって捉えられた車両の位置に関する真実を含んでいる。このデータセットは、ステレオカメラ設定の校正パラメータとともに、歪みのない修正ステレオ画像を含む。さらに、実験は制御された環境で行われ記録され、そこでは電流と波が生成され、データセットは穏やかな水から波、そしてかなりの強度の電流まで幅広い条件をカバーできる。

関連論文リスト

Learning Underwater Active Perception in Simulation [51.205673783866146]
タービディティは、検査された構造物の正確な視覚的記録を阻止する可能性があるため、ミッション全体を危険に晒す可能性がある。従来の研究は、濁度や後方散乱に適応する手法を導入してきた。本研究では, 広範囲の水環境下での高品質な画像取得を実現するための, 単純かつ効率的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-23T06:48:38Z)
Inland Waterway Object Detection in Multi-environment: Dataset and Approach [12.00732943849236]
本稿では,多環境インランド・ウォーターウェイ・ベッセル・データセット(MEIWVD)を紹介する。 MEIWVDは、晴れ、雨、霧、人工照明など様々なシナリオから32,478枚の高品質な画像で構成されている。本稿では,環境条件に応じた水面画像改善のためのシーン誘導画像強調モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-07T08:45:00Z)
Image-Based Relocalization and Alignment for Long-Term Monitoring of Dynamic Underwater Environments [57.59857784298534]
本稿では,視覚的位置認識(VPR),特徴マッチング,画像分割を組み合わせた統合パイプラインを提案する。本手法は, 再検討領域のロバスト同定, 剛性変換の推定, 生態系変化の下流解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-06T05:13:19Z)
Color Information-Based Automated Mask Generation for Detecting Underwater Atypical Glare Areas [0.0]
本研究では,教師なしK平均クラスタリングを用いた呼吸気泡検出アルゴリズムを提案する。提案手法は水中画像から色データと相対空間座標を融合し,CLAHEを用いて雑音を緩和し,次いで画素クラスタリングを行い,反射領域を分離する。実験により,水中画像中の呼吸気泡に対応する領域を効果的に検出でき,RGB,LAB,HSV色空間の併用により検出精度が著しく向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-23T11:17:20Z)
Dataset of polarimetric images of mechanically generated water surface waves coupled with surface elevation records by wave gauges linear array [2.3599126081503177]
既存の技術はしばしば煩雑であり、一般的には波動/周波数応答の制限に悩まされる。これらの課題に対処するために、主センサとデータ処理のための機械学習アルゴリズムを備えたカメラとして偏光フィルタを用いた新しい手法を開発した。開発した手法のトレーニングと評価は、社内の教師付きデータセットに基づいて行われた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-30T09:35:27Z)
Attenuation-Aware Weighted Optical Flow with Medium Transmission Map for Learning-based Visual Odometry in Underwater terrain [0.03749861135832072]
本稿では,水中環境における学習型単眼視計測(VO)の課題に対処する。自律型水中車両(AUV)におけるVOシステムの精度を高める新しいwflow-TartanVOの導入実世界の異なる水中データセットの評価は,ベースラインVO法におけるwflow-TartanVOの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-18T05:00:15Z)
Improving Underwater Visual Tracking With a Large Scale Dataset and Image Enhancement [70.2429155741593]
本稿では,水中ビジュアルオブジェクト追跡(UVOT)のための新しいデータセットと汎用トラッカ拡張手法を提案する。水中環境は、一様でない照明条件、視界の低さ、鋭さの欠如、コントラストの低さ、カモフラージュ、懸濁粒子からの反射を示す。本研究では,追尾品質の向上に特化して設計された水中画像強調アルゴリズムを提案する。この手法により、最先端(SOTA)ビジュアルトラッカーの最大5.0%のAUCの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-30T07:41:26Z)
On the Generation of a Synthetic Event-Based Vision Dataset for Navigation and Landing [69.34740063574921]
本稿では,最適な着陸軌道からイベントベースの視覚データセットを生成する手法を提案する。我々は,惑星と小惑星の自然シーン生成ユーティリティを用いて,月面のフォトリアリスティックな画像のシーケンスを構築した。パイプラインは500トラジェクトリのデータセットを構築することで,表面特徴の現実的なイベントベース表現を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-01T09:14:20Z)
WaterScenes: A Multi-Task 4D Radar-Camera Fusion Dataset and Benchmarks for Autonomous Driving on Water Surfaces [12.755813310009179]
WaterScenesは、水面での自律走行のための最初のマルチタスク4Dレーダーカメラ融合データセットである。我々の無人表面車両(USV)は、オブジェクト関連の情報を識別するための全天候のソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-13T01:05:12Z)
Multimodal Dataset from Harsh Sub-Terranean Environment with Aerosol Particles for Frontier Exploration [55.41644538483948]
本稿では, エアロゾル粒子を用いた過酷で非構造的な地下環境からのマルチモーダルデータセットを提案する。ロボットオペレーティング・システム(ROS)フォーマットのすべてのオンボードセンサーから、同期された生データ計測を含んでいる。本研究の焦点は、時間的・空間的なデータの多様性を捉えることだけでなく、取得したデータに厳しい条件が及ぼす影響を示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-27T20:21:18Z)
FLSea: Underwater Visual-Inertial and Stereo-Vision Forward-Looking Datasets [8.830479021890575]
我々は,地中海と紅海の前方視像と視界慣性画像集合を収集した。これらのデータセットは、障害物回避、視覚計測、3Dトラッキング、3Dローカライゼーションとマッピング(SLAM)、深さ推定など、いくつかの水中アプリケーションの開発に欠かせない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-24T17:39:53Z)
Learning-based estimation of in-situ wind speed from underwater acoustics [58.293528982012255]
水中音響から風速時系列を検索するための深層学習手法を提案する。我々のアプローチは、事前の物理知識と計算効率の両面から恩恵を受けるために、データ同化と学習ベースのフレームワークをブリッジする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-18T15:27:40Z)
A Multi-purpose Real Haze Benchmark with Quantifiable Haze Levels and Ground Truth [61.90504318229845]
本稿では,ハズフリー画像とその場でのハズ密度測定を併用した,最初の実画像ベンチマークデータセットを提案する。このデータセットはコントロールされた環境で生成され、プロの煙発生装置がシーン全体を覆っている。このデータセットのサブセットは、CVPR UG2 2022 チャレンジの Haze Track における Object Detection に使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-13T19:14:06Z)
Dimensions of Motion: Learning to Predict a Subspace of Optical Flow from a Single Image [50.9686256513627]
本稿では,1つのビデオフレームから,実際の瞬時光フローを含む低次元の光フローのサブスペースを予測する問題を紹介する。いくつかの自然シーンの仮定によって、不均一性によってパラメータ化されたベースフローフィールドの集合を通して、適切なフロー部分空間を特定できることを示す。これは、カメラの内在やポーズを必要とせずに、単眼入力ビデオを使用して教師なしの方法でこれらのタスクを学習する新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-02T18:52:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。