Fugu-MT 論文翻訳(概要): Construction of Object Boundaries for the Autopilotof a Surface Robot from Satellite Imagesusing Computer Vision Methods

論文の概要: Construction of Object Boundaries for the Autopilotof a Surface Robot from Satellite Imagesusing Computer Vision Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02193v1
Date: Mon, 5 Dec 2022 12:07:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-06 19:30:14.030776
Title: Construction of Object Boundaries for the Autopilotof a Surface Robot from Satellite Imagesusing Computer Vision Methods
Title（参考訳）: コンピュータビジョン法を用いた衛星画像による表面ロボットの自動操縦のための物体境界の構築
Authors: Aleksandr N. Grekov (1) (2), Yurii E. Shishkin (1), Sergei S. Peliushenko (1), Aleksandr S. Mavrin (1) (2), ((1) Institute of Natural and Technical Systems, (2) Sevastopol State University)
Abstract要約: 衛星地図上での水物体を検出する手法を提案する。輪郭のGPS座標を計算するアルゴリズムを作成する。提案アルゴリズムは,表面ロボットオートパイロットモジュールに適したフォーマットで結果の保存を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 101.18253437732933
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: An algorithm and a program for detecting the boundaries of water bodies for the autopilot module of asurface robot are proposed. A method for detecting water objects on satellite maps by the method of finding a color in the HSV color space, using erosion, dilation - methods of digital image filtering is applied.The following operators for constructing contours on the image are investigated: the operators of Sobel,Roberts, Prewitt, and from them the one that detects the boundary more accurately is selected for thismodule. An algorithm for calculating the GPS coordinates of the contours is created. The proposed algorithm allows saving the result in a format suitable for the surface robot autopilot module.
Abstract（参考訳）: 地上ロボットのオートパイロットモジュールの水体境界を検出するアルゴリズムとプログラムを提案する。画像上の輪郭を構成するための演算子として,sobel,roberts,prewitt,およびそれらを用いて,より正確に境界を検出する方法が選択される。輪郭のgps座標を計算するアルゴリズムが作成される。提案アルゴリズムは,表面ロボットオートパイロットモジュールに適したフォーマットで結果の保存を可能にする。

関連論文リスト

Unsupervised Change Detection for Space Habitats Using 3D Point Clouds [4.642898625014145]
この研究は、将来の宇宙空間における自律的なロボットケアを可能にするために、点雲からシーン変化を検出するアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、NASA Ames Granite LabのAstrobeeロボットが収集したテストデータセットを用いて、定量的かつ質的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-04T23:26:12Z)
Combining geolocation and height estimation of objects from street level imagery [5.887281983256354]
道路レベルRGB画像からの多クラス物体位置推定と高さ推定を組み合わせたパイプラインを提案する。提案手法は、カスタムトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークで検出された画像平面内の物体の座標とともに画像メタデータを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-14T19:40:02Z)
SalienDet: A Saliency-based Feature Enhancement Algorithm for Object Detection for Autonomous Driving [160.57870373052577]
未知の物体を検出するために,サリエンデット法(SalienDet)を提案する。我々のSaienDetは、オブジェクトの提案生成のための画像機能を強化するために、サリエンシに基づくアルゴリズムを利用している。オープンワールド検出を実現するためのトレーニングサンプルセットにおいて、未知のオブジェクトをすべてのオブジェクトと区別するためのデータセットレザベリングアプローチを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-11T16:19:44Z)
Object Delineation in Satellite Images [4.264192013842097]
このgemは、衛星画像から地理空間オブジェクトを抽出するMLアルゴリズムによってマークされた画素を記述するための単純で軽量なアルゴリズムを提供する。提案アルゴリズムは正確であり,アプリケーションのニーズに応じて,さらに単純化と近似を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-14T04:19:45Z)
Deep Learning Computer Vision Algorithms for Real-time UAVs On-board Camera Image Processing [77.34726150561087]
本稿では,ディープラーニングに基づくコンピュータビジョンアルゴリズムを用いて,小型UAVのリアルタイムセンサ処理を実現する方法について述べる。すべてのアルゴリズムは、ディープニューラルネットワークに基づく最先端の画像処理手法を用いて開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-02T11:10:42Z)
Towards an Automatic System for Extracting Planar Orientations from Software Generated Point Clouds [1.0705399532413615]
地質学における重要な活動は、平面方位測定を用いた地質構造の特徴化である。このプロセスを自動化するために、Lidarのような様々な計算技術や技術が利用されている。本稿では,向き測定の自動化を目的とした,データ取得手法と機械学習に基づくソフトウェアシステムgeostructureを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-22T01:35:47Z)
Nothing But Geometric Constraints: A Model-Free Method for Articulated Object Pose Estimation [89.82169646672872]
本稿では,ロボットアームの関節構成を,モデルに先入観を持たずにRGBまたはRGB-D画像のシーケンスから推定する,教師なし視覚ベースシステムを提案する。我々は,古典幾何学的定式化と深層学習を組み合わせることで,この課題を解決するために,極性多剛体制約を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-30T20:46:48Z)
UC-Net: Uncertainty Inspired RGB-D Saliency Detection via Conditional Variational Autoencoders [81.5490760424213]
データラベリングプロセスから学習することで、RGB-Dサリエンシ検出に不確実性を利用するための第1のフレームワーク(UCNet)を提案する。そこで本研究では,サリエンシデータラベリングにヒントを得て,確率的RGB-Dサリエンシ検出ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-13T04:12:59Z)
Refined Plane Segmentation for Cuboid-Shaped Objects by Leveraging Edge Detection [63.942632088208505]
本稿では,セグメント化された平面マスクを画像に検出されたエッジと整列するための後処理アルゴリズムを提案する。これにより、立方体形状の物体に制限を加えながら、最先端のアプローチの精度を高めることができます。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-28T18:51:43Z)
Autonomous Navigation in Unknown Environments using Sparse Kernel-based Occupancy Mapping [19.169233494235314]
本稿では,未知環境下を走行する自律ロボット上でのリアルタイムの乗員マッピングと衝突チェックに焦点を当てた。本稿では,カーネルパーセプトロン分類器の決定境界によって占有空間と自由空間を分離する新しいマップ表現を提案する。我々は,構成空間における障害物境界を表現するために,サポートベクトルの集合をごくわずかに維持するオンライントレーニングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-05T18:54:07Z)

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。