Fugu-MT 論文翻訳(概要): ERX: A Fast Real-Time Anomaly Detection Algorithm for Hyperspectral Line-Scanning

論文の概要: ERX: A Fast Real-Time Anomaly Detection Algorithm for Hyperspectral Line-Scanning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14947v1
Date: Tue, 27 Aug 2024 10:44:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-28 14:13:27.263096
Title: ERX: A Fast Real-Time Anomaly Detection Algorithm for Hyperspectral Line-Scanning
Title（参考訳）: ERX:ハイパースペクトルラインスキャンのための高速リアルタイム異常検出アルゴリズム
Authors: Samuel Garske, Bradley Evans, Christopher Artlett, KC Wong,
Abstract要約: 本稿では,Exponentially moving RX algorithm (ERX)を導入し,実時間線走査のための既存のRXに基づく異常検出手法と比較する。 ERXはJetson Xavier NX計算モジュールを使用してテストされ、3つの新しいデータセットの速度と検出の最適な組み合わせを実現した。本研究は, 異常物体の分類・配置, 適応的および自動しきい値選択, 実時間フィールドテストにおける今後の研究の道を開くものである。
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: Detecting unexpected objects (anomalies) in real-time has great potential for monitoring, managing, and protecting the environment. Hyperspectral line-scan cameras are a low-cost solution that enhance confidence in anomaly detection over RGB and multispectral imagery. However, real-time algorithms for these cameras must be fast when using small computers (e.g., those onboard a drone or small satellite), scalable to high dimensions, adaptable to changing scenery, and robust against geometric and radiometric distortions. This paper introduces the Exponentially moving RX algorithm (ERX) and compares it to existing RX-based anomaly detection methods for real-time line-scanning. ERX was tested using a Jetson Xavier NX compute module, achieving the best combination of speed and detection across three novel datasets compared to the other algorithms. This research paves the way for future studies in grouping and locating anomalous objects, adaptive and automatic threshold selection, and real-time field tests. The Python code for the algorithms and experiments is available at https://github.com/WiseGamgee/HyperAD.
Abstract（参考訳）: 予期せぬオブジェクト(異常)をリアルタイムで検出することは、環境を監視し、管理し、保護する大きな可能性がある。ハイパースペクトルラインスキャンカメラは、RGBおよびマルチスペクトル画像に対する異常検出の信頼性を高めるための低コストなソリューションである。しかし、これらのカメラのリアルタイムアルゴリズムは、小型コンピュータ(例えばドローンや小型衛星)を使用する場合、高速で、高次元にスケーラブルで、景色の変化に適応でき、幾何学的およびラジオメトリックな歪みに対して堅牢でなければならない。本稿では,Exponentially moving RX algorithm (ERX)を導入し,実時間線走査のための既存のRXに基づく異常検出手法と比較する。 ERXはJetson Xavier NX計算モジュールを使用してテストされ、他のアルゴリズムと比較して3つの新しいデータセットの速度と検出の最適な組み合わせを実現した。本研究は, 異常物体の分類・配置, 適応的および自動しきい値選択, 実時間フィールドテストにおける今後の研究の道を開くものである。アルゴリズムと実験のためのPythonコードはhttps://github.com/WiseGamgee/HyperADで公開されている。

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