論文の概要: Ensuring UAV Safety: A Vision-only and Real-time Framework for Collision Avoidance Through Object Detection, Tracking, and Distance Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06749v2
- Date: Thu, 16 May 2024 14:24:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 18:06:04.762769
- Title: Ensuring UAV Safety: A Vision-only and Real-time Framework for Collision Avoidance Through Object Detection, Tracking, and Distance Estimation
- Title（参考訳）: UAV安全性の確保:物体検出・追跡・距離推定による衝突回避のための視覚的・リアルタイムフレームワーク
- Authors: Vasileios Karampinis, Anastasios Arsenos, Orfeas Filippopoulos, Evangelos Petrongonas, Christos Skliros, Dimitrios Kollias, Stefanos Kollias, Athanasios Voulodimos,
- Abstract要約: 本稿では,光学センサを用いた非協調航空車両の検出・追跡・距離推定のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
本研究では,単眼カメラの入力のみを用いて,検出された空中物体の距離情報をリアルタイムで推定する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.671696289301625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the last twenty years, unmanned aerial vehicles (UAVs) have garnered growing interest due to their expanding applications in both military and civilian domains. Detecting non-cooperative aerial vehicles with efficiency and estimating collisions accurately are pivotal for achieving fully autonomous aircraft and facilitating Advanced Air Mobility (AAM). This paper presents a deep-learning framework that utilizes optical sensors for the detection, tracking, and distance estimation of non-cooperative aerial vehicles. In implementing this comprehensive sensing framework, the availability of depth information is essential for enabling autonomous aerial vehicles to perceive and navigate around obstacles. In this work, we propose a method for estimating the distance information of a detected aerial object in real time using only the input of a monocular camera. In order to train our deep learning components for the object detection, tracking and depth estimation tasks we utilize the Amazon Airborne Object Tracking (AOT) Dataset. In contrast to previous approaches that integrate the depth estimation module into the object detector, our method formulates the problem as image-to-image translation. We employ a separate lightweight encoder-decoder network for efficient and robust depth estimation. In a nutshell, the object detection module identifies and localizes obstacles, conveying this information to both the tracking module for monitoring obstacle movement and the depth estimation module for calculating distances. Our approach is evaluated on the Airborne Object Tracking (AOT) dataset which is the largest (to the best of our knowledge) air-to-air airborne object dataset.
- Abstract（参考訳）: 過去20年間で、無人航空機(UAV)は軍用と民間の両方の領域で応用が拡大し、関心が高まりつつある。
効率性と衝突を正確に推定する非協調航空機の検出は、完全自律航空機の実現と高度空力(AAM)の促進に重要である。
本稿では,光学センサを用いた非協調航空車両の検出・追跡・距離推定のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
この総合的なセンシングフレームワークを実装する際には、自律飛行車両が障害物を知覚し、移動できるようにするために、深度情報の提供が不可欠である。
本研究では,単眼カメラの入力のみを用いて,検出された空中物体の距離情報をリアルタイムで推定する手法を提案する。
Amazon Airborne Object Tracking (AOT) Datasetを使って、オブジェクト検出、トラッキング、深さ推定タスクのためにディープラーニングコンポーネントをトレーニングします。
物体検出器に深度推定モジュールを組み込んだ従来の手法とは対照的に,本手法は画像から画像への変換として問題を定式化する。
我々は、効率的でロバストな深さ推定のために、分離された軽量エンコーダデコーダネットワークを用いる。
簡単に言えば、物体検出モジュールは障害物を識別して位置決めし、障害物の動きを監視するトラッキングモジュールと距離を計算する深さ推定モジュールの両方にこの情報を伝達する。
提案手法は,空中物体追跡(AOT, Airborne Object Tracking)データセットで評価される。
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