論文の概要: Tracking and triangulating firefly flashes in field recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19932v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 19:07:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:22:51.875110
• Title: Tracking and triangulating firefly flashes in field recordings
• Title（参考訳）: フィールド記録におけるフライフラッシュの追跡と三角測量
• Authors: Raphael Sarfati,
• Abstract要約: 私は、信頼できるフラッシュ分類のためのトレーニングデータセットとトレーニングニューラルネットワークを提供します。 このロバストトラッキングにより、立体360度ビデオから3次元のフラッシュ発生を再現する新たなキャリブレーションフリーな手法が実現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Identifying firefly flashes from other bright features in nature images is complicated. I provide a training dataset and trained neural networks for reliable flash classification. The training set consists of thousands of cropped images (patches) extracted by manual labeling from video recordings of fireflies in their natural habitat. The trained network appears as considerably more reliable to differentiate flashes from other sources of light compared to traditional methods relying solely on intensity thresholding. This robust tracking enables a new calibration-free method for the 3D reconstruction of flash occurrences from stereoscopic 360-degree videos, which I also present here.
• Abstract（参考訳）: 自然画像の他の明るい特徴からホタルの輝きを識別するのは複雑です。 私は、信頼できるフラッシュ分類のためのトレーニングデータセットとトレーニングニューラルネットワークを提供します。 訓練セットは、ハエの自然生息地のビデオ記録から手動でラベル付けすることで抽出された何千もの収穫された画像(パッチ)で構成されている。 トレーニングされたネットワークは、強度閾値のみに依存する従来の方法に比べて、他の光源とフラッシュを区別する信頼性がかなり高いように見える。 このロバストトラッキングにより、立体360度ビデオから3次元のフラッシュ発生を再現する新しいキャリブレーションフリーな手法が実現される。

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