論文の概要: Vision-Based Power Line Cables and Pylons Detection for Low Flying Aircrafts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14352v2
• Date: Mon, 22 Jul 2024 11:20:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 13:31:17.898887
• Title: Vision-Based Power Line Cables and Pylons Detection for Low Flying Aircrafts
• Title（参考訳）: 低空飛行機用ビジョンベース電力線ケーブルとパイロン検出
• Authors: Jakub Gwizdała, Doruk Oner, Soumava Kumar Roy, Mian Akbar Shah, Ad Eberhard, Ivan Egorov, Philipp Krüsi, Grigory Yakushev, Pascal Fua,
• Abstract要約: 電力線ケーブルとパイロンを共同で検出する深層学習手法を開発した。 我々は,現代的畳み込み型アーキテクチャとトランスファーラーニング,カービリナー構造記述に適応した損失関数を組み合わせた。 オンボードシステムに統合し、飛行中に動作させ、実験により、従来の遠隔ケーブル検出方法よりも優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.552660821272205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Power lines are dangerous for low-flying aircrafts, especially in low-visibility conditions. Thus, a vision-based system able to analyze the aircraft's surroundings and to provide the pilots with a "second pair of eyes" can contribute to enhancing their safety. To this end, we have developed a deep learning approach to jointly detect power line cables and pylons from images captured at distances of several hundred meters by aircraft-mounted cameras. In doing so, we have combined a modern convolutional architecture with transfer learning and a loss function adapted to curvilinear structure delineation. We use a single network for both detection tasks and demonstrated its performance on two benchmarking datasets. We have integrated it within an onboard system and run it in flight, and have demonstrated with our experiments that it outperforms the prior distant cable detection method on both datasets, while also successfully detecting pylons, given their annotations are available for the data.
• Abstract（参考訳）: 電力線は低空飛行機、特に低視認性条件下では危険である。 したがって、航空機の周囲を分析し、パイロットに「二対目の目」を提供することで安全性を高めることができる。 そこで我々は,航空機に搭載されたカメラで数百メートル離れた距離で撮影した画像から,電力線ケーブルとパイロンを共同で検出する深層学習手法を開発した。 そこで我々は,現代的畳み込み型アーキテクチャとトランスファーラーニング,カービリナー構造記述に適応した損失関数を組み合わせた。 我々は、両方の検出タスクに1つのネットワークを使用し、2つのベンチマークデータセットでその性能を実証した。 オンボードシステムに統合し、飛行中に実行し、実験により、両方のデータセット上で従来の遠隔ケーブル検出方法よりも優れており、また、アノテーションがデータに利用できるため、パイロンの検出にも成功していることを示した。

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