論文の概要: Revolutionizing Underwater Exploration of Autonomous Underwater Vehicles
(AUVs) and Seabed Image Processing Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00004v1
- Date: Wed, 22 Nov 2023 06:45:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-11 17:26:25.561836
- Title: Revolutionizing Underwater Exploration of Autonomous Underwater Vehicles
(AUVs) and Seabed Image Processing Techniques
- Title（参考訳）: 自律型水中車両(AUV)の革命的水中探査と海底画像処理技術
- Authors: Rajesh Sharma R, Akey Sungheetha, Dr Chinnaiyan R
- Abstract要約: 地球上の海は世界最後の境界線の一つであり、その深さのごく一部しか探検されていない。
技術の進歩により、自律型水中車両(AUV)は独立して運用でき、水中で複雑な作業を行うことができる。
本稿では,AUV技術の最新技術と海底画像処理技術について概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The oceans in the Earth's in one of the last border lines on the World, with
only a fraction of their depths having been explored. Advancements in
technology have led to the development of Autonomous Underwater Vehicles (AUVs)
that can operate independently and perform complex tasks underwater. These
vehicles have revolutionized underwater exploration, allowing us to study and
understand our oceans like never before. In addition to AUVs, image processing
techniques have also been developed that can help us to better understand the
seabed and its features. In this comprehensive survey, we will explore the
latest advancements in AUV technology and seabed image processing techniques.
We'll discuss how these advancements are changing the way we explore and
understand our oceans, and their potential impact on the future of marine
science. Join us on this journey to discover the exciting world of underwater
exploration and the technologies that are driving it forward.
- Abstract（参考訳）: 地球上の海は、世界の最後の国境の1つであり、その深さのほんの一部しか探検されていない。
技術の進歩により、自律型水中車両(AUV)は独立して運用でき、水中で複雑な作業を行うことができる。
これらの車両は水中での探査に革命をもたらし、これまでなかったような海の研究と理解を可能にしました。
AUVに加えて、海底とその特徴をよりよく理解するための画像処理技術も開発されている。
本稿では,AUV技術の最新技術と海底画像処理技術について概観する。
これらの進歩が海洋の探索や理解の仕方をいかに変えているか、そして海洋科学の将来への潜在的な影響について話し合う。
水中探査のエキサイティングな世界と、それを前進させる技術を見つけるために、この旅に参加してください。
関連論文リスト
- Towards an Autonomous Surface Vehicle Prototype for Artificial Intelligence Applications of Water Quality Monitoring [68.41400824104953]
本稿では,人工知能アルゴリズムの利用と水質モニタリングのための高感度センシング技術に対処する車両プロトタイプを提案する。
車両には水質パラメータと水深を測定するための高品質なセンサーが装備されている。
ステレオカメラにより、実際の環境でのマクロプラスチックの検出と検出も可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T10:35:32Z) - Aquatic Navigation: A Challenging Benchmark for Deep Reinforcement Learning [53.3760591018817]
ゲームエンジンとDeep Reinforcement Learningの統合の最近の進歩を利用して,水上ナビゲーションのための新しいベンチマーク環境を提案する。
具体的には、最も広く受け入れられているアルゴリズムの一つであるPPOに着目し、先進的なトレーニング手法を提案する。
実験により,これらの成分をうまく組み合わせることで,有望な結果が得られることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T23:20:23Z) - Optimized Deep Learning Models for AUV Seabed Image Analysis [0.0]
この記事では、AUV海底画像処理の最新技術の概要と比較について紹介する。
私たちは海底技術の世界に入り、コンピューターやアルゴリズムの進歩を通じて、センサーやカメラの進歩を網羅する。
このページを最後に読むと、AUVを使って海底写真を処理するための最新の技術やツールをしっかり理解することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-17T09:00:44Z) - DeepSpeed4Science Initiative: Enabling Large-Scale Scientific Discovery
through Sophisticated AI System Technologies [116.09762105379241]
DeepSpeed4Scienceは、AIシステム技術革新を通じてユニークな機能を構築することを目指している。
我々は、構造生物学研究における2つの重要なシステム課題に対処するために、DeepSpeed4Scienceで行った初期の進歩を紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-06T22:05:15Z) - OceanGPT: A Large Language Model for Ocean Science Tasks [37.053614694078014]
我々は,海洋科学の課題に精通した,海洋領域における最初の大規模言語モデルであるOceanGPTを紹介した。
また,大量の海洋ドメイン命令データを自動的に取得する新しいフレームワークであるOceanGPTを提案する。
海洋域におけるLLMの能力を評価するため,最初の海洋学ベンチマークであるOceanBenchを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T13:17:35Z) - Artificial intelligence to advance Earth observation: : A review of models, recent trends, and pathways forward [60.43248801101935]
本稿では、生のEOデータから使用可能なEOベースの情報への移行を通知し、支援する、重要な科学的ツールとアプローチについて、鳥の視点で説明する。
i)コンピュータビジョン, (ii) 機械学習, (iii) 高度な処理とコンピューティング, (iv) 知識ベースAI, (v) 説明可能なAIと因果推論, (vi) 物理認識モデル, (vii) ユーザ中心のアプローチ, (viii) EOにおけるML技術の大量使用に関する倫理的・社会的問題に関する議論の議論を網羅する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-15T07:47:24Z) - Virtual Underwater Datasets for Autonomous Inspections [0.0]
本研究では,実験室で収集したアイテムの写真から,ベスポークデータセットを構築した。
GAN(Generative Adversarial Networks)は、実験対象のデータセットを水中ドメインに変換するために使用される。
その結果得られた画像は、実際の水中の船体画像と比較すると、実際の水中環境とよく似ている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-13T14:06:36Z) - FathomNet: A global underwater image training set for enabling
artificial intelligence in the ocean [0.0]
オーシャンゴープラットフォームは、監視とナビゲーションのために高解像度のカメラフィードを統合することで、視覚データを大量に生成している。
機械学習の最近の進歩は、視覚データの高速かつ洗練された分析を可能にするが、海洋学の世界では成功しなかった。
FathomNetのデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルを、さまざまな機関のビデオデータに適用する方法を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T18:08:42Z) - Deep Learning for Embodied Vision Navigation: A Survey [108.13766213265069]
身体的視覚ナビゲーション」問題では、エージェントが3D環境をナビゲートする必要がある。
本稿では、総合的な文献調査を提供することで、視覚ナビゲーションの具体的分野における現在の研究の概要を確立することを試みる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-07T12:09:04Z) - Occupancy Anticipation for Efficient Exploration and Navigation [97.17517060585875]
そこで我々は,エージェントが自我中心のRGB-D観測を用いて,その占有状態を可視領域を超えて推定する,占有予測を提案する。
エゴセントリックなビューとトップダウンマップの両方でコンテキストを活用することで、私たちのモデルは環境のより広いマップを予測できます。
われわれのアプローチは、2020 Habitat PointNav Challengeの優勝だ。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-21T03:16:51Z) - Deep Sea Robotic Imaging Simulator [6.2122699483618]
海洋の最大の部分である深海は、現在もほとんど未調査のままである。
深海画像は浅い海域で撮影された画像とは大きく異なり、この地域はコミュニティからはあまり注目されなかった。
本稿では,空気中のテクスチャと深度情報を入力として利用する物理モデルに基づく画像シミュレーションソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-27T16:18:32Z)
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。