論文の概要: Underwater object classification combining SAS and transferred optical-to-SAS Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11875v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 07:42:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 15:49:35.123838
• Title: Underwater object classification combining SAS and transferred optical-to-SAS Imagery
• Title（参考訳）: SASと移設光学SAS画像を組み合わせた水中物体分類
• Authors: Avi Abu and Roee Diamant
• Abstract要約: 本研究では,人工目標と岩やごみなどの対象物とを識別するマルチモーダルの組み合わせを提案する。 本稿では,2つのモード間の強度差と物体形成差を克服する新しい分類アルゴリズムを提案する。 海洋実験で収集した7,052対のSASと光学画像から,分類性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.607649347048442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combining synthetic aperture sonar (SAS) imagery with optical images for underwater object classification has the potential to overcome challenges such as water clarity, the stability of the optical image analysis platform, and strong reflections from the seabed for sonar-based classification. In this work, we propose this type of multi-modal combination to discriminate between man-made targets and objects such as rocks or litter. We offer a novel classification algorithm that overcomes the problem of intensity and object formation differences between the two modalities. To this end, we develop a novel set of geometrical shape descriptors that takes into account the geometrical relation between the objects shadow and highlight. Results from 7,052 pairs of SAS and optical images collected during several sea experiments show improved classification performance compared to the state-of-the-art for better discrimination between different types of underwater objects. For reproducibility, we share our database.
• Abstract（参考訳）: 合成開口ソナー(SAS)画像と水中物体分類のための光学画像を組み合わせることで、水明度、光学画像解析プラットフォームの安定性、ソナー分類のための海底からの強い反射といった課題を克服する可能性がある。 本研究では,人工目標と岩やごみなどの対象物とを識別するマルチモーダルの組み合わせを提案する。 本稿では,2つのモード間の強度差と物体形成差を克服する新しい分類アルゴリズムを提案する。 この目的のために,物体の影とハイライトの幾何学的関係を考慮した幾何学的形状記述子を新たに開発した。 海洋実験で収集した7,052対のSASと光学画像の結果,異なる種類の水中物体の識別において,最先端技術と比較して分類性能が向上した。 再現性のため、データベースを共有します。

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