論文の概要: Outdoor Environment Reconstruction with Deep Learning on Radio Propagation Paths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17336v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 09:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 17:02:18.739979
• Title: Outdoor Environment Reconstruction with Deep Learning on Radio Propagation Paths
• Title（参考訳）: 無線伝搬経路の深層学習による屋外環境復元
• Authors: Hrant Khachatrian, Rafayel Mkrtchyan, Theofanis P. Raptis
• Abstract要約: 本稿では,屋外環境再建のための環境無線信号を利用した新しいアプローチを提案する。 無線周波数(RF)データを解析することにより,環境特性を推定し,屋外環境をデジタル的に再構築することを目的とする。 2つのDL駆動アプローチが評価され、交差対ユニオン(IoU)、ハウスドルフ距離、シャンファー距離などの指標を用いて性能が評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.030571576007511
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional methods for outdoor environment reconstruction rely predominantly on vision-based techniques like photogrammetry and LiDAR, facing limitations such as constrained coverage, susceptibility to environmental conditions, and high computational and energy demands. These challenges are particularly pronounced in applications like augmented reality navigation, especially when integrated with wearable devices featuring constrained computational resources and energy budgets. In response, this paper proposes a novel approach harnessing ambient wireless signals for outdoor environment reconstruction. By analyzing radio frequency (RF) data, the paper aims to deduce the environmental characteristics and digitally reconstruct the outdoor surroundings. Investigating the efficacy of selected deep learning (DL) techniques on the synthetic RF dataset WAIR-D, the study endeavors to address the research gap in this domain. Two DL-driven approaches are evaluated (convolutional U-Net and CLIP+ based on vision transformers), with performance assessed using metrics like intersection-over-union (IoU), Hausdorff distance, and Chamfer distance. The results demonstrate promising performance of the RF-based reconstruction method, paving the way towards lightweight and scalable reconstruction solutions.
• Abstract（参考訳）: 従来の屋外環境の再構築手法は、フォトグラム法やLiDARのような視覚に基づく技術に大きく依存しており、制約付きカバレッジ、環境条件への感受性、高い計算とエネルギー要求といった制限に直面している。 これらの課題は、拡張現実ナビゲーションのようなアプリケーション、特に制約のある計算リソースとエネルギー予算を備えたウェアラブルデバイスとの統合において顕著である。 そこで本稿では,屋外環境復元のための環境無線信号を用いた新しい手法を提案する。 無線周波数(RF)データを解析することにより,環境特性を推定し,屋外環境をデジタル的に再構築することを目的とする。 合成rfデータセットwair-dにおける選択型深層学習(dl)手法の有効性を検討するため,本研究は,この領域における研究ギャップに対処することを目的としている。 2つのDL駆動アプローチ(ビジョントランスフォーマーに基づく畳み込みU-NetとCLIP+)が評価され、交叉結合(IoU)、ハウスドルフ距離、シャンファー距離などの指標を用いて評価される。 その結果,RFを用いた再建法の性能が向上し,軽量でスケーラブルな再建ソリューションへの道が開けた。

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