Fugu-MT 論文翻訳(概要): UAVs and Neural Networks for search and rescue missions

論文の概要: UAVs and Neural Networks for search and rescue missions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05512v1
Date: Mon, 9 Oct 2023 08:27:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-12 06:49:08.708853
Title: UAVs and Neural Networks for search and rescue missions
Title（参考訳）: 捜索・救助任務のためのUAVとニューラルネットワーク
Authors: Hartmut Surmann and Artur Leinweber and Gerhard Senkowski and Julien Meine and Dominik Slomma
Abstract要約: 無人航空機(UAV)が捉えた空中画像において,車,人,火などの興味の対象を検出する方法を提案する。これを実現するために,ニューラルネットワークを用いて教師あり学習のためのデータセットを作成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we present a method for detecting objects of interest, including cars, humans, and fire, in aerial images captured by unmanned aerial vehicles (UAVs) usually during vegetation fires. To achieve this, we use artificial neural networks and create a dataset for supervised learning. We accomplish the assisted labeling of the dataset through the implementation of an object detection pipeline that combines classic image processing techniques with pretrained neural networks. In addition, we develop a data augmentation pipeline to augment the dataset with automatically labeled images. Finally, we evaluate the performance of different neural networks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,通常,植生火災時に無人航空機(uav)が撮影した空中画像から,車,人間,火災などの関心対象を検出する手法を提案する。これを実現するために,ニューラルネットワークを用いて教師あり学習のためのデータセットを作成する。従来の画像処理技術と事前学習ニューラルネットワークを組み合わせたオブジェクト検出パイプラインの実装により,データセットのラベル付けを支援する。さらに,自動ラベル付き画像でデータセットを補完するデータ拡張パイプラインを開発した。最後に、異なるニューラルネットワークの性能を評価する。

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