論文の概要: Efficient Multi-branch Segmentation Network for Situation Awareness in Autonomous Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00366v1
• Date: Sat, 30 Mar 2024 13:38:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 04:10:32.489793
• Title: Efficient Multi-branch Segmentation Network for Situation Awareness in Autonomous Navigation
• Title（参考訳）: 自律走行における状況認識のための効率的なマルチブランチセグメンテーションネットワーク
• Authors: Guan-Cheng Zhou, Chen Chengb, Yan-zhou Chena,
• Abstract要約: この研究は、海上の港湾環境でUSVや無人航空機から視点を捉えたデータセットを構築した。 統計的解析により、海と空の分布と行の位置情報の間に高い相関が示された。 列位置符号化モジュール(RPEM)を用いた3分岐セマンティックセマンティックセマンティクスネットワークを提案し,海と空の間の予測精度を向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time and high-precision situational awareness technology is critical for autonomous navigation of unmanned surface vehicles (USVs). In particular, robust and fast obstacle semantic segmentation methods are essential. However, distinguishing between the sea and the sky is challenging due to the differences between port and maritime environments. In this study, we built a dataset that captured perspectives from USVs and unmanned aerial vehicles in a maritime port environment and analysed the data features. Statistical analysis revealed a high correlation between the distribution of the sea and sky and row positional information. Based on this finding, a three-branch semantic segmentation network with a row position encoding module (RPEM) was proposed to improve the prediction accuracy between the sea and the sky. The proposed RPEM highlights the effect of row coordinates on feature extraction. Compared to the baseline, the three-branch network with RPEM significantly improved the ability to distinguish between the sea and the sky without significantly reducing the computational speed.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムかつ高精度な状況認識技術は無人表面車両(USV)の自律走行に不可欠である。 特に、堅牢で高速な障害物セマンティックセマンティクス法が不可欠である。 しかし、港と海洋環境の違いから、海と空を区別することは困難である。 本研究では,海上の港湾環境でUSVや無人航空機の視点を捉え,データの特徴を解析するデータセットを構築した。 統計的解析により、海と空の分布と行の位置情報の間に高い相関が示された。 このことから,海と空の間の予測精度を向上させるために,行位置符号化モジュール(RPEM)を備えた3分岐セマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスネットワークを提案した。 提案したRPEMは,行座標が特徴抽出に与える影響を強調した。 ベースラインと比較して、RPEMを用いた3分岐ネットワークは、計算速度を著しく低下させることなく、海と空を区別する能力を大幅に向上させた。

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