論文の概要: Characterization of Semantic Segmentation Models on Mobile Platforms for
Self-Navigation in Disaster-Struck Zones
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01421v1
- Date: Thu, 3 Feb 2022 05:40:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-04 23:43:36.811103
- Title: Characterization of Semantic Segmentation Models on Mobile Platforms for
Self-Navigation in Disaster-Struck Zones
- Title（参考訳）: 災害現場における移動プラットフォーム上でのセマンティックセグメンテーションモデルの評価
- Authors: Ryan Zelek and Hyeran Jeon
- Abstract要約: 地震帯での自己航行は、道路のひび割れ、道路の破片、水たまりなどの不規則な形をした障害物を検出するというユニークな課題がある。
これらの場所での自己ナビゲーションのために,モバイル組み込みプラットフォーム上で多数の最先端のFCNモデルを特徴付ける。
我々は,地震・地震帯特有の障害を特定するために,最先端のセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを用いてデータベースを訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46195413483289366
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The role of unmanned vehicles for searching and localizing the victims in
disaster impacted areas such as earthquake-struck zones is getting more
important. Self-navigation on an earthquake zone has a unique challenge of
detecting irregularly shaped obstacles such as road cracks, debris on the
streets, and water puddles. In this paper, we characterize a number of
state-of-the-art FCN models on mobile embedded platforms for self-navigation at
these sites containing extremely irregular obstacles. We evaluate the models in
terms of accuracy, performance, and energy efficiency. We present a few
optimizations for our designed vision system. Lastly, we discuss the trade-offs
of these models for a couple of mobile platforms that can each perform
self-navigation. To enable vehicles to safely navigate earthquake-struck zones,
we compiled a new annotated image database of various earthquake impacted
regions that is different than traditional road damage databases. We train our
database with a number of state-of-the-art semantic segmentation models in
order to identify obstacles unique to earthquake-struck zones. Based on the
statistics and tradeoffs, an optimal CNN model is selected for the mobile
vehicular platforms, which we apply to both low-power and extremely low-power
configurations of our design. To our best knowledge, this is the first study
that identifies unique challenges and discusses the accuracy, performance, and
energy impact of edge-based self-navigation mobile vehicles for
earthquake-struck zones. Our proposed database and trained models are publicly
available.
- Abstract（参考訳）: 地震など被災地における被災者の捜索・位置特定における無人車両の役割はますます重要になっている。
地震帯での自己航行は、道路のひび割れ、道路の破片、水たまりなどの不規則な形の障害物を検出するというユニークな課題がある。
本稿では,非常に不規則な障害物を含む地点での自己航行を行うモバイル組込みプラットフォーム上で,最先端のFCNモデルを特徴付ける。
我々は,モデルの精度,性能,エネルギー効率について評価する。
設計した視覚システムの最適化について紹介する。
最後に、これらのモデルのトレードオフについて、それぞれが自己ナビゲートを行うことができるいくつかのモバイルプラットフォームについて論じる。
車両が安全に地震発生帯を走行できるようにするため,従来の道路被害データベースとは異なる各種地震被害域の注釈付き画像データベースを作成した。
我々は,地震帯に特有の障害を識別するために,最先端のセマンティクスセグメンテーションモデルを用いてデータベースを訓練する。
統計とトレードオフに基づいて,移動車載プラットフォームに対して最適なCNNモデルが選択され,設計の低消費電力と極低出力の両方に適用される。
われわれの知る限り、この研究は、独自の課題を特定し、エッジベースの自走自走車による地震・トラック地帯の精度、性能、エネルギーへの影響を論じる最初の研究である。
提案するデータベースとトレーニングモデルが公開されている。
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