論文の概要: Towards an Autonomous Surface Vehicle Prototype for Artificial Intelligence Applications of Water Quality Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05892v1
- Date: Tue, 8 Oct 2024 10:35:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 12:20:15.136839
- Title: Towards an Autonomous Surface Vehicle Prototype for Artificial Intelligence Applications of Water Quality Monitoring
- Title（参考訳）: 水質モニタリングの人工知能応用のための自動表面車両プロトタイプの実現に向けて
- Authors: Luis Miguel Díaz, Samuel Yanes Luis, Alejandro Mendoza Barrionuevo, Dame Seck Diop, Manuel Perales, Alejandro Casado, Sergio Toral, Daniel Gutiérrez,
- Abstract要約: 本稿では,人工知能アルゴリズムの利用と水質モニタリングのための高感度センシング技術に対処する車両プロトタイプを提案する。
車両には水質パラメータと水深を測定するための高品質なセンサーが装備されている。
ステレオカメラにより、実際の環境でのマクロプラスチックの検出と検出も可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.41400824104953
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The use of Autonomous Surface Vehicles, equipped with water quality sensors and artificial vision systems, allows for a smart and adaptive deployment in water resources environmental monitoring. This paper presents a real implementation of a vehicle prototype that to address the use of Artificial Intelligence algorithms and enhanced sensing techniques for water quality monitoring. The vehicle is fully equipped with high-quality sensors to measure water quality parameters and water depth. Furthermore, by means of a stereo-camera, it also can detect and locate macro-plastics in real environments by means of deep visual models, such as YOLOv5. In this paper, experimental results, carried out in Lago Mayor (Sevilla), has been presented as proof of the capabilities of the proposed architecture. The overall system, and the early results obtained, are expected to provide a solid example of a real platform useful for the water resource monitoring task, and to serve as a real case scenario for deploying Artificial Intelligence algorithms, such as path planning, artificial vision, etc.
- Abstract（参考訳）: 水質センサーと人工視覚システムを備えた自律表面車両の使用により、水資源環境監視にスマートで適応的な展開が可能になる。
本稿では,人工知能アルゴリズムの利用に対処し,水質モニタリングのためのセンシング技術を強化した車両プロトタイプの実際の実装について述べる。
車両には水質パラメータと水深を測定するための高品質なセンサーが装備されている。
さらに, ステレオカメラを用いて, YOLOv5などの深部視覚モデルを用いて, 実環境におけるマクロプラスチックの検出と検出を行うことができる。
本稿では,Lago Mayor (Sevilla) で実施した実験結果を,提案アーキテクチャの能力の証明として提示した。
システム全体とその初期の成果は、水資源モニタリングタスクに有用な実際のプラットフォームの実例を提供し、経路計画や人工視覚などの人工知能アルゴリズムをデプロイするための実例として機能することが期待されている。
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