論文の概要: Long-range UAV Thermal Geo-localization with Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02994v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 16:05:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 14:03:03.490919
- Title: Long-range UAV Thermal Geo-localization with Satellite Imagery
- Title（参考訳）: 衛星画像を用いた長距離UAV熱測地
- Authors: Jiuhong Xiao, Daniel Tortei, Eloy Roura, Giuseppe Loianno
- Abstract要約: 本稿では,衛星画像を用いた新しい熱的ジオローカライズフレームワークを提案する。
これには、熱画像と衛星画像のペア化の限界に対処する複数のドメイン適応方法が含まれる。
我々の知る限り、この研究は、長距離飛行における衛星画像を用いた熱的ジオローカライズ法を最初に提案したものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.427912625787135
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Onboard sensors, such as cameras and thermal sensors, have emerged as
effective alternatives to Global Positioning System (GPS) for geo-localization
in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) navigation. Since GPS can suffer from signal
loss and spoofing problems, researchers have explored camera-based techniques
such as Visual Geo-localization (VG) using satellite imagery. Additionally,
thermal geo-localization (TG) has become crucial for long-range UAV flights in
low-illumination environments. This paper proposes a novel thermal
geo-localization framework using satellite imagery, which includes multiple
domain adaptation methods to address the limited availability of paired thermal
and satellite images. The experimental results demonstrate the effectiveness of
the proposed approach in achieving reliable thermal geo-localization
performance, even in thermal images with indistinct self-similar features. We
evaluate our approach on real data collected onboard a UAV. We also release the
code and \textit{Boson-nighttime}, a dataset of paired satellite-thermal and
unpaired satellite images for thermal geo-localization with satellite imagery.
To the best of our knowledge, this work is the first to propose a thermal
geo-localization method using satellite imagery in long-range flights.
- Abstract（参考訳）: カメラやサーマルセンサーなどの搭載センサーは、無人航空機(uav)ナビゲーションにおけるgps(global positioning system)の効果的な代替手段として登場した。
GPSは信号損失やスプーフィングの問題に悩まされるため、研究者は衛星画像を用いたビジュアルジオローカライゼーション(VG)のようなカメラベースの手法を探索してきた。
さらに、TGは低照度環境下での長距離UAV飛行において重要である。
本稿では,衛星画像を用いた熱的局所化の枠組みを提案する。
実験結果は, 自己相似的特徴を有する熱画像においても, 熱的局所化性能の信頼性を実現するための提案手法の有効性を示す。
UAVで収集した実データに対する我々のアプローチを評価する。
また,衛星画像と熱的局所化のための熱熱画像と非対の衛星画像のデータセットである \textit{boson-nighttime} も公開する。
我々の知る限り、この研究は、長距離飛行における衛星画像を用いた熱的ジオローカライズ法を最初に提案したものである。
関連論文リスト
- Game4Loc: A UAV Geo-Localization Benchmark from Game Data [0.0]
クロスビューペアデータの部分的マッチングを含む,より実用的なUAV測位タスクを提案する。
実験により,UAV測地のためのデータとトレーニング手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-25T13:33:28Z) - Weakly-supervised Camera Localization by Ground-to-satellite Image Registration [52.54992898069471]
本稿では,地対衛星画像登録のための弱教師付き学習戦略を提案する。
地上画像ごとに正の衛星画像と負の衛星画像を導き出す。
また,クロスビュー画像の相対回転推定のための自己超越戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-10T12:57:16Z) - STHN: Deep Homography Estimation for UAV Thermal Geo-localization with Satellite Imagery [14.651828898850892]
粗大から細い深部ホログラフィー推定手法を用いたUAV熱ジオローカライズ手法を提案する。
この方法は、UAVの最後の位置から半径512メートル以内で、信頼性の高い熱的位置決めを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T20:41:12Z) - GeoCLIP: Clip-Inspired Alignment between Locations and Images for
Effective Worldwide Geo-localization [61.10806364001535]
世界規模のジオローカライゼーションは、地球上のどこでも撮影された画像の正確な位置を特定することを目的としている。
既存のアプローチは、地球を離散的な地理的細胞に分割し、問題を分類タスクに変換する。
画像と対応するGPS位置のアライメントを強制する新しいCLIPにインスパイアされた画像-GPS検索手法であるGeoCLIPを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-27T20:54:56Z) - Energy-Based Models for Cross-Modal Localization using Convolutional
Transformers [52.27061799824835]
GPSのない衛星画像に対して、距離センサを搭載した地上車両を位置決めする新しい枠組みを提案する。
本稿では, 畳み込み変換器を用いて, 高精度な計量レベルの局所化を行う手法を提案する。
我々は、エンドツーエンドでモデルをトレーニングし、KITTI、Pandaset、カスタムデータセットの最先端技術よりも高い精度でアプローチを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T21:27:08Z) - A Gis Aided Approach for Geolocalizing an Unmanned Aerial System Using
Deep Learning [0.4297070083645048]
本稿では,GPS信号の劣化や拒否時にUASをジオローカライズする手法を提案する。
UASは、プラットフォームが飛ぶとリアルタイム画像を取得することができる、下向きのカメラをプラットフォーム上に備えているので、ジオローカライゼーションを実現するために、最新のディープラーニング技術を適用します。
我々は,OpenStreetMap (OSM) からGIS情報を抽出し,意味的に一致した特徴をビルディングクラスとランドスケープクラスに分割する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-25T17:51:15Z) - Accurate 3-DoF Camera Geo-Localization via Ground-to-Satellite Image
Matching [102.39635336450262]
地上で取得したクエリ画像とジオタグ付き衛星画像の大規模データベースとをマッチングすることにより、地上から衛星画像のジオローカライズの問題に対処する。
我々の新しい手法は、衛星画像のピクセルサイズの精度まで、クエリー画像のきめ細かい位置を達成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-26T20:10:38Z) - Continuous Self-Localization on Aerial Images Using Visual and Lidar
Sensors [25.87104194833264]
本研究では,車両のセンサ情報を未確認対象領域の航空画像に登録することにより,屋外環境におけるジオトラッキング手法を提案する。
我々は、地上および空中画像から視覚的特徴を抽出するために、計量学習環境でモデルを訓練する。
本手法は,視認不可能な正光の自己局在化のために,エンド・ツー・エンドの微分可能なモデルでオンボードカメラを利用する最初の方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-07T12:25:44Z) - Meta-UDA: Unsupervised Domain Adaptive Thermal Object Detection using
Meta-Learning [64.92447072894055]
赤外線(IR)カメラは、照明条件や照明条件が悪ければ頑丈である。
既存のUDA手法を改善するためのアルゴリズムメタ学習フレームワークを提案する。
KAISTおよびDSIACデータセットのための最先端熱検出器を作成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-07T02:28:18Z) - Planetary UAV localization based on Multi-modal Registration with
Pre-existing Digital Terrain Model [0.5156484100374058]
我々は,UAV上のナディルビューカメラを用いて,惑星UAVの位置を推定するマルチモーダル登録に基づくSLAMアルゴリズムを提案する。
オンボードUAV画像とプリインストールデジタル地形モデルとのスケールと外観の違いを克服するために,UAV画像とDEMの地形特性がクロスパワースペクトルを介して周波数領域で相関できることを示す理論的モデルを提案した。
提案するローカライゼーションアルゴリズムのロバスト性と有効性をテストするために,惑星探査のための新しいクロスソースドローンベースのローカライゼーションデータセットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T02:54:01Z) - Exploring Thermal Images for Object Detection in Underexposure Regions
for Autonomous Driving [67.69430435482127]
アンダーエクスポージャー地域は、安全な自動運転のための周囲の完全な認識を構築するのに不可欠である。
サーマルカメラが利用可能になったことで、他の光学センサーが解釈可能な信号を捉えていない地域を探索するための重要な代替手段となった。
本研究は,可視光画像から熱画像へ学習を伝達するためのスタイル伝達手法を用いたドメイン適応フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-01T09:59:09Z)
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。