論文の概要: Assessing thermal imagery integration into object detection methods on ground-based and air-based collection platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12616v1
• Date: Fri, 23 Dec 2022 23:51:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 13:59:16.380271
• Title: Assessing thermal imagery integration into object detection methods on ground-based and air-based collection platforms
• Title（参考訳）: 地上および空中の収集プラットフォームにおける熱画像統合と物体検出手法の評価
• Authors: James Gallagher, Edward Oughton
• Abstract要約: 物体検出機械学習(ML)モデルの性能を高めるために、熱長波赤外線(LWIR)画像でRGBを融合する。 地上混合RGB-LWIRモデルは、RGBまたはLWIRのアプローチよりも優れた性能を示し、98.4%のmAPを達成した。 本研究は,地上および航空プラットフォームから収集したRGB,LWIR,RGB-LWIR融合画像に対して,12,600枚の画像のラベル付きトレーニングデータセットを新たに提供した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object detection models commonly deployed on uncrewed aerial systems (UAS) focus on identifying objects in the visible spectrum using Red-Green-Blue (RGB) imagery. However, there is growing interest in fusing RGB with thermal long wave infrared (LWIR) images to increase the performance of object detection machine learning (ML) models. Currently LWIR ML models have received less research attention, especially for both ground- and air-based platforms, leading to a lack of baseline performance metrics evaluating LWIR, RGB and LWIR-RGB fused object detection models. Therefore, this research contributes such quantitative metrics to the literature .The results found that the ground-based blended RGB-LWIR model exhibited superior performance compared to the RGB or LWIR approaches, achieving a mAP of 98.4%. Additionally, the blended RGB-LWIR model was also the only object detection model to work in both day and night conditions, providing superior operational capabilities. This research additionally contributes a novel labelled training dataset of 12,600 images for RGB, LWIR, and RGB-LWIR fused imagery, collected from ground-based and air-based platforms, enabling further multispectral machine-driven object detection research.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機システム(UAS)に通常デプロイされる物体検出モデルは、赤緑色(RGB)画像を用いた可視光スペクトル中の物体の識別に重点を置いている。 しかし、オブジェクト検出機械学習(ML)モデルの性能を高めるために、熱長波赤外線(LWIR)画像とRGBを融合することへの関心が高まっている。 現在、LWIR MLモデルは、特に地上プラットフォームと空中プラットフォームの両方で研究の注目を集めておらず、LWIR、RGB、LWIR-RGB融合オブジェクト検出モデルを評価するベースラインパフォーマンス指標が欠如している。 そこで本研究では,このような量的指標を文献に貢献する。 その結果、地上混合RGB-LWIRモデルは、RGBまたはLWIRアプローチよりも優れた性能を示し、98.4%のmAPを達成した。 さらに、RGB-LWIRのブレンドモデルは、昼と夜の両方で機能する唯一のオブジェクト検出モデルであり、優れた操作機能を提供する。 本研究は、地上および地上プラットフォームから収集したRGB, LWIR, RGB-LWIR融合画像用の12,600枚のラベル付きトレーニングデータセットを新たに提供し、さらに多スペクトル機械駆動物体検出研究を可能にする。

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