論文の概要: SatSplatYOLO: 3D Gaussian Splatting-based Virtual Object Detection Ensembles for Satellite Feature Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02533v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 17:54:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 15:00:23.963757
• Title: SatSplatYOLO: 3D Gaussian Splatting-based Virtual Object Detection Ensembles for Satellite Feature Recognition
• Title（参考訳）: SatSplatYOLO:衛星特徴認識のための3次元ガウス型仮想物体検出アンサンブル
• Authors: Van Minh Nguyen, Emma Sandidge, Trupti Mahendrakar, Ryan T. White,
• Abstract要約: 本研究では、軌道上の未知の非協力衛星の成分のマッピングと高信頼度検出のためのアプローチを提案する。 我々は、衛星の3次元表現を学習し、ターゲットの仮想ビューをレンダリングし、仮想ビュー上でYOLOv5オブジェクト検出器をアンサンブルするために、加速3次元ガウススプラッティングを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: On-orbit servicing (OOS), inspection of spacecraft, and active debris removal (ADR). Such missions require precise rendezvous and proximity operations in the vicinity of non-cooperative, possibly unknown, resident space objects. Safety concerns with manned missions and lag times with ground-based control necessitate complete autonomy. In this article, we present an approach for mapping geometries and high-confidence detection of components of unknown, non-cooperative satellites on orbit. We implement accelerated 3D Gaussian splatting to learn a 3D representation of the satellite, render virtual views of the target, and ensemble the YOLOv5 object detector over the virtual views, resulting in reliable, accurate, and precise satellite component detections. The full pipeline capable of running on-board and stand to enable downstream machine intelligence tasks necessary for autonomous guidance, navigation, and control tasks.
• Abstract（参考訳）: 軌道上サービス(OOS)、宇宙船の検査、アクティブデブリ除去(ADR)。 このようなミッションでは、非協力的、おそらく未知の宇宙物体の近傍での正確なランデブーと近接操作が必要となる。 有人ミッションと地上制御によるラグタイムの安全性は完全な自律性を必要とする。 本稿では,軌道上の未知の非協調衛星の構成成分の地図化と高信頼度検出のためのアプローチを提案する。 衛星の3次元表現を学習し、ターゲットの仮想ビューをレンダリングし、仮想ビュー上でYOLOv5オブジェクト検出器をアンサンブルすることにより、信頼性、精度、精度の高い衛星部品検出を実現する。 自律的なガイダンス、ナビゲーション、制御タスクに必要なダウンストリームマシンインテリジェンスタスクを可能にするために、オンボードで実行およびスタンド可能な完全なパイプライン。

関連論文リスト

• Bridging Domain Gap for Flight-Ready Spaceborne Vision [4.14360329494344]
  この研究は、既知の非協力的なターゲット宇宙船の単眼的なポーズ推定のためのニューラルネットワーク(NN)であるSpacecraft Pose Network v3(SPNv3)を提示する。 SPNv3は、オフラインのトレーニングや地上での検証で観測されていない、宇宙で撮影された画像に堅牢性を提供しながら、計算的に効率的であるように設計され、訓練されている。 実験により、最後のSPNv3は、コンピュータ生成合成画像のみを訓練しながら、ロボットテストベッドからのハードウェア・イン・ループ画像に対して、最先端の精度を達成できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T02:56:50Z)
• Vision-Based Detection of Uncooperative Targets and Components on Small Satellites [6.999319023465766]
  宇宙デブリと不活性衛星は、運用宇宙船の安全性と完全性に脅威をもたらす。 コンピュータビジョンモデルの最近の進歩は、そのような非協調的な目標を追跡する既存の方法を改善するために利用することができる。 本稿では,これらの物体を学習とコンピュータビジョンを用いて識別・監視する自律検出モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T02:48:13Z)
• Characterizing Satellite Geometry via Accelerated 3D Gaussian Splatting [0.0]
  本稿では,3次元ガウス散乱に基づく軌道上の衛星のマッピング手法を提案する。 ループ型衛星モックアップにおけるモデルトレーニングと3次元レンダリング性能を実演する。 我々のモデルでは、未知の衛星の高品質な新しいビューを、従来のNeRFベースのアルゴリズムよりも2桁近く高速にトレーニングし、レンダリングすることが可能であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T00:49:56Z)
• Efficient Real-time Smoke Filtration with 3D LiDAR for Search and Rescue with Autonomous Heterogeneous Robotic Systems [56.838297900091426]
  スモークとダストは、搭載された知覚システムに依存するため、あらゆる移動ロボットプラットフォームの性能に影響を与える。 本稿では,重みと空間情報に基づく新しいモジュラー計算フィルタを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T16:48:57Z)
• SpaceYOLO: A Human-Inspired Model for Real-time, On-board Spacecraft Feature Detection [0.0]
  衝突の危険箇所を特定するためには、リアルタイムで自動的な宇宙船の特徴認識が必要である。 新しいアルゴリズムSpaceYOLOは、最先端のオブジェクト検出器YOLOv5を、人間にインスパイアされた意思決定プロセスに基づいて、別個のニューラルネットワークで融合する。 SpaceYOLOの自律型宇宙船検出の性能は、ハードウェア・イン・ザ・ループ実験において通常のYOLOv5と比較される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T02:11:39Z)
• Performance Study of YOLOv5 and Faster R-CNN for Autonomous Navigation around Non-Cooperative Targets [0.0]
  本稿では,カメラと機械学習アルゴリズムを組み合わせることで,相対的なナビゲーションを実現する方法について論じる。 高速領域ベース畳み込みニューラルネットワーク(R-CNN)とYou Only Look Once(YOLOv5)の2つのディープラーニングに基づくオブジェクト検出アルゴリズムの性能を検証した。 本稿では, 特徴認識アルゴリズムの実装と, 宇宙船誘導航法制御システムへの統合に向けての道筋について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-22T04:53:38Z)
• Deep Learning for Real Time Satellite Pose Estimation on Low Power Edge TPU [58.720142291102135]
  本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャを利用したポーズ推定ソフトウェアを提案する。 我々は、低消費電力の機械学習アクセラレーターが宇宙での人工知能の活用を可能にしていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T08:53:18Z)
• Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
  高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。 追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。 我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:49:51Z)
• EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion [68.8204255655161]
  マルチオブジェクトトラッキング(MOT)により、移動ロボットは周囲の物体を3次元空間と時間で位置づけすることで、良好な動作計画とナビゲーションを行うことができる。 既存の方法は、深度センサー(例えばLiDAR)を使用して3D空間のターゲットを検出し追跡するが、信号の間隔が限られているため、検出範囲は限られている。 我々は,両方のセンサモダリティから利用可能な物体を全て統合し,シーンのダイナミックスを適切に解釈する簡易なトラッキング定式化であるeagermotを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-29T22:30:29Z)
• Monocular Quasi-Dense 3D Object Tracking [99.51683944057191]
  周囲の物体の将来の位置を予測し、自律運転などの多くのアプリケーションで観測者の行動を計画するためには、信頼性と正確な3D追跡フレームワークが不可欠である。 移動プラットフォーム上で撮影された2次元画像のシーケンスから,移動物体を時間とともに効果的に関連付け,その全3次元バウンディングボックス情報を推定するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T15:30:02Z)
• siaNMS: Non-Maximum Suppression with Siamese Networks for Multi-Camera 3D Object Detection [65.03384167873564]
  サイムズネットワークは、よく知られた3Dオブジェクト検出器アプローチのパイプラインに統合される。 アソシエーションはオブジェクトの3Dボックスレグレッションを強化するために利用される。 nuScenesデータセットの実験的評価は,提案手法が従来のNMS手法よりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-19T15:32:38Z)

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。