論文の概要: Adaptive Path Planning for UAV-based Multi-Resolution Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01884v1
• Date: Wed, 4 Aug 2021 07:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-05 20:12:18.799722
• Title: Adaptive Path Planning for UAV-based Multi-Resolution Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: uavを用いたマルチレゾリューション意味セグメンテーションのための適応経路計画
• Authors: Felix Stache and Jonas Westheider and Federico Magistri and Marija Popovi\'c and Cyrill Stachniss
• Abstract要約: 本稿では,UAV経路に適応して高精細なセマンティックセマンティックセマンティクスを得るオンライン計画アルゴリズムを提案する。 私たちのアプローチの重要な特徴は、ディープラーニングベースのアーキテクチャのための新しい精度モデルです。 実地フィールドデータを用いた精密農業における作物・雑草分断の適用性について,本研究のアプローチを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.729010176211016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we address the problem of adaptive path planning for accurate semantic segmentation of terrain using unmanned aerial vehicles (UAVs). The usage of UAVs for terrain monitoring and remote sensing is rapidly gaining momentum due to their high mobility, low cost, and flexible deployment. However, a key challenge is planning missions to maximize the value of acquired data in large environments given flight time limitations. To address this, we propose an online planning algorithm which adapts the UAV paths to obtain high-resolution semantic segmentations necessary in areas on the terrain with fine details as they are detected in incoming images. This enables us to perform close inspections at low altitudes only where required, without wasting energy on exhaustive mapping at maximum resolution. A key feature of our approach is a new accuracy model for deep learning-based architectures that captures the relationship between UAV altitude and semantic segmentation accuracy. We evaluate our approach on the application of crop/weed segmentation in precision agriculture using real-world field data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機(UAV)を用いた地形の正確なセマンティックセグメンテーションのための適応経路計画の問題に対処する。 地形モニタリングやリモートセンシングにおけるUAVの利用は、高モビリティ、低コスト、柔軟な展開のために急速に勢いを増している。 しかし、飛行時間の制限により、大きな環境で取得したデータの価値を最大化するミッションを計画することが重要な課題である。 そこで本研究では,uav経路を応用して地形上の領域に必要となる高分解能な意味セグメンテーションを得るオンライン計画手法を提案する。 これにより,最大分解能で網羅的なマッピングにエネルギーを浪費することなく,低高度で綿密な検査を行うことができる。 我々のアプローチの重要な特徴は、UAV高度とセマンティックセグメンテーションの精度の関係をキャプチャするディープラーニングベースのアーキテクチャの新しい精度モデルである。 本研究は,実世界フィールドデータを用いた精密農業における作物・雑草セグメンテーションの適用について評価する。

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