論文の概要: Light Weight Character and Shape Recognition for Autonomous Drones
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06804v1
- Date: Sun, 14 Aug 2022 08:22:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-16 13:51:13.834536
- Title: Light Weight Character and Shape Recognition for Autonomous Drones
- Title（参考訳）: 自律ドローンの軽量特性と形状認識
- Authors: Neetigya Poddar, Shruti Jain
- Abstract要約: 本研究では, 偽陽性を防止し, 航空画像中のアルファ数値文字や形状の誤分類を最小限に抑える物体検出・分類パイプラインを提案する。
提案手法では,従来のコンピュータビジョン技術と教師なし機械学習手法を用いて地域提案を識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There has been an extensive use of Unmanned Aerial Vehicles in search and
rescue missions to distribute first aid kits and food packets. It is important
that these UAVs are able to identify and distinguish the markers from one
another for effective distribution. One of the common ways to mark the
locations is via the use of characters superimposed on shapes of various colors
which gives rise to wide variety of markers based on combination of different
shapes, characters, and their respective colors.
In this paper, we propose an object detection and classification pipeline
which prevents false positives and minimizes misclassification of alphanumeric
characters and shapes in aerial images. Our method makes use of traditional
computer vision techniques and unsupervised machine learning methods for
identifying region proposals, segmenting the image targets and removing false
positives. We make use of a computationally light model for classification,
making it easy to be deployed on any aerial vehicle.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機は、ファーストエイズキットとフードパケットを配布するための捜索救助任務に広く利用されている。
これらのuavが効果的な分布のためにマーカーを識別し識別できることは重要である。
位置を示す一般的な方法の1つは、様々な色の形状に重畳された文字を使用することで、異なる形状、文字、およびそれぞれの色の組み合わせに基づいて様々なマーカーが生じる。
本稿では,誤検出を防止し,航空画像中の数字と形状の誤分類を最小化する物体検出・分類パイプラインを提案する。
本手法は,従来のコンピュータビジョン手法と教師なし機械学習手法を用いて地域提案を識別し,画像ターゲットを分割し,偽陽性を除去した。
分類には計算量的に軽量なモデルを用いることで,任意の航空機に容易に展開できる。
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