論文の概要: Real-time Aerial Detection and Reasoning on Embedded-UAVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12414v1
• Date: Sun, 21 May 2023 09:43:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 20:45:40.354475
• Title: Real-time Aerial Detection and Reasoning on Embedded-UAVs
• Title（参考訳）: 組込みUAVのリアルタイム空中観測と推論
• Authors: Tin Lai
• Abstract要約: 本稿では,UAVの組込みシステム上でのリアルタイム検出システムのための統合パイプラインアーキテクチャを提案する。 このネットワークのパイプラインは、空中歩行者検出と活動認識に関するドメイン固有の知識を活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0839245814393728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a unified pipeline architecture for a real-time detection system on an embedded system for UAVs. Neural architectures have been the industry standard for computer vision. However, most existing works focus solely on concatenating deeper layers to achieve higher accuracy with run-time performance as the trade-off. This pipeline of networks can exploit the domain-specific knowledge on aerial pedestrian detection and activity recognition for the emerging UAV applications of autonomous surveying and activity reporting. In particular, our pipeline architectures operate in a time-sensitive manner, have high accuracy in detecting pedestrians from various aerial orientations, use a novel attention map for multi-activities recognition, and jointly refine its detection with temporal information. Numerically, we demonstrate our model's accuracy and fast inference speed on embedded systems. We empirically deployed our prototype hardware with full live feeds in a real-world open-field environment.
• Abstract（参考訳）: UAVの組込みシステム上でのリアルタイム検出システムのための統合パイプラインアーキテクチャを提案する。 神経アーキテクチャはコンピュータビジョンの業界標準となっている。 しかしながら、既存の作業の多くは、トレードオフとして実行時のパフォーマンスと高い精度を達成するために、より深いレイヤを結合することのみに焦点を当てています。 このネットワークのパイプラインは、自律測量と活動報告の新たなuav応用のために、航空歩行者検出と活動認識に関するドメイン固有の知識を活用できる。 特に,パイプライン構造は時間に敏感に動作し,様々な方向から歩行者を高精度に検出し,マルチアクティビティ認識のための新しいアテンションマップを使用し,時間的情報と共同で検出を洗練する。 数値的に,本モデルの精度と推定速度を組込みシステム上で実証する。 実世界のオープンフィールド環境において,実生フィードによるプロトタイプハードウェアを実証的に展開した。

関連論文リスト

• UAV-Based Human Body Detector Selection and Fusion for Geolocated Saliency Map Generation [0.2499907423888049]
  無人航空機(UAV)を用いた探索・救助など多くの応用分野において、ソフトリアルタイムの異なるクラスの物体を確実に検出・位置決めする問題は不可欠である。 本研究は、システムコンテキストの視覚に基づく検出器の選択、割り当て、実行の相補的な問題に対処する。 検出結果は,新しいセンサモデルを利用して,正と負の両方の観測を視覚ベースで検出する,有意な位置の地図を構築する手法を用いて融合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T13:00:37Z)
• Weakly Supervised Video Anomaly Detection and Localization with Spatio-Temporal Prompts [57.01985221057047]
  本稿では、事前学習された視覚言語モデル(VLM)に基づく、弱教師付きビデオ異常検出および局所化のための時間的プロンプト埋め込み(WSVADL)を学習する新しい手法を提案する。 提案手法は,WSVADLタスクの3つの公開ベンチマークにおける最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T03:31:29Z)
• Burnt area extraction from high-resolution satellite images based on anomaly detection [1.8843687952462738]
  本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を用いて,非教師なし領域抽出を行う。 VQ-VAEをエンド・ツー・エンドのフレームワークに統合し、専用の植生、水、明るさ指数を用いて、集中的な後処理を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T13:25:27Z)
• 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)
• Virtual Reality via Object Poses and Active Learning: Realizing Telepresence Robots with Aerial Manipulation Capabilities [39.29763956979895]
  本稿では,動的・非構造環境下での空中操作を進展させる新しいテレプレゼンスシステムを提案する。 提案システムは触覚デバイスだけでなく、ロボットのワークスペースのリアルタイム3Dディスプレイを提供する仮想現実(VR)インターフェースも備えている。 DLRケーブル・サスペンド・エアリアルマニピュレータ(SAM)によるピック・アンド・プレイス、フォース・アプリケーション、ペグ・イン・ホールの70以上の堅牢な実行を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-18T08:42:30Z)
• DAE : Discriminatory Auto-Encoder for multivariate time-series anomaly detection in air transportation [68.8204255655161]
  識別オートエンコーダ(DAE)と呼ばれる新しい異常検出モデルを提案する。 通常のLSTMベースのオートエンコーダのベースラインを使用するが、いくつかのデコーダがあり、それぞれ特定の飛行フェーズのデータを取得する。 その結果,DAEは精度と検出速度の両方で良好な結果が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-08T14:07:55Z)
• Robust Object Detection via Instance-Level Temporal Cycle Confusion [89.1027433760578]
  物体検出器の分布外一般化を改善するための補助的自己監視タスクの有効性を検討する。 最大エントロピーの原理に触発されて,新しい自己監督タスクであるインスタンスレベル時間サイクル混乱(cycconf)を導入する。 それぞれのオブジェクトに対して、タスクは、ビデオ内の隣接するフレームで最も異なるオブジェクトの提案を見つけ、自己スーパービジョンのために自分自身にサイクルバックすることです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T21:35:08Z)
• Perceiving Traffic from Aerial Images [86.994032967469]
  本研究では,空中画像中の物体を検出するために,バタフライ検出器と呼ばれる物体検出手法を提案する。 UAVDT(UAVDT)とVisDrone 2019(VisDrone 2019)の2つのUAVデータセット上でButterfly Detectorを評価し、従来の最先端の手法よりも高速に動作し、かつリアルタイムに動作可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T11:37:43Z)
• Building Robust Industrial Applicable Object Detection Models Using Transfer Learning and Single Pass Deep Learning Architectures [1.1816942730023883]
  我々は、オブジェクト検出のタスク専用の深層畳み込みニューラルネットワークが、産業指向のオブジェクト検出パイプラインをどのように改善するかを探求する。 地域提案や分類,確率推定をひとつの実行で統合したディープラーニングアーキテクチャを用いて,リアルタイムのパフォーマンス向上を目指す。 本稿では,これらのアルゴリズムを2つの産業関連アプリケーションに適用し,その1つはアイトラッキングデータにおけるプロモーションボードの検出と,もう1つは拡張現実広告のための倉庫製品のパッケージの検出と認識である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T09:50:45Z)
• AutoOD: Automated Outlier Detection via Curiosity-guided Search and Self-imitation Learning [72.99415402575886]
  外乱検出は重要なデータマイニングの課題であり、多くの実用的応用がある。 本稿では,最適なニューラルネットワークモデルを探すことを目的とした自動外乱検出フレームワークであるAutoODを提案する。 さまざまな実世界のベンチマークデータセットに対する実験結果から、AutoODが特定したディープモデルが最高のパフォーマンスを達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T18:57:51Z)
• UAV Autonomous Localization using Macro-Features Matching with a CAD Model [0.0]
  本稿では,マクロな特徴の検出とマッチングに依存する,オフライン,ポータブル,リアルタイムな室内UAVローカライゼーション手法を提案する。 この研究の主な貢献は、UAVキャプチャー画像からマクロ特徴記述ベクトルをリアルタイムに作成することであり、同時にコンピュータ支援設計(CAD)モデルからオフラインの既存ベクトルと一致する。 提案システムの有効性と精度をシミュレーションおよび試作実験により評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-30T23:49:15Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。