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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01642v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 11:03:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-05 01:44:16.522534
• Title: Adaptive Path Planning for UAVs for Multi-Resolution Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 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uav適応経路計画
• Authors: Felix Stache, Jonas Westheider, Federico Magistri, Cyrill Stachniss, Marija Popovi\'c
• Abstract要約: 重要な課題は、大規模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である。 これは例えば、農地のモニタリングに関係している。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.104584236205405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient data collection methods play a major role in helping us better understand the Earth and its ecosystems. In many applications, the usage of unmanned aerial vehicles (UAVs) for monitoring and remote sensing is rapidly gaining momentum due to their high mobility, low cost, and flexible deployment. A key challenge is planning missions to maximize the value of acquired data in large environments given flight time limitations. This is, for example, relevant for monitoring agricultural fields. This paper addresses the problem of adaptive path planning for accurate semantic segmentation of using UAVs. We propose an online planning algorithm which adapts the UAV paths to obtain high-resolution semantic segmentations necessary in areas 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 image 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 different domains using real-world data, proving the efficacy and generability of our solution.
• Abstract（参考訳）: 効率的なデータ収集手法は、地球とそのエコシステムの理解を深める上で重要な役割を果たします。 多くの応用において、監視とリモートセンシングのための無人航空機(UAV)の使用は、高い移動性、低コスト、柔軟な展開のために急速に勢いを増している。 重要な課題は、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ためのミッション計画である。 これは例えば、農地のモニタリングに関係している。 本稿では,UAV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。 本稿では,UAV経路に適応して,入ってくる画像から検出された細部までの詳細な領域で必要な高精細なセマンティック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。 これにより,画像解像度の最大値での網羅的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。 我々は,実世界データを用いて異なる領域に対するアプローチを評価し,ソリューションの有効性と生成性を証明する。

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