論文の概要: Rotational Odometry using Ultra Low Resolution Thermal Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01227v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 12:15:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:27:17.280411
• Title: Rotational Odometry using Ultra Low Resolution Thermal Cameras
• Title（参考訳）: 超低解像度熱カメラを用いた回転オドメトリー
• Authors: Ali Safa,
• Abstract要約: この手紙は、我々の知る限りでは、回転計測のための超低解像度熱カメラの適用性に関する最初の研究である。 RGBカメラのような他のモダリティではなく、超低解像度のサーマルカメラを使うことは、照明条件に対するロバスト性によって動機づけられる。 CNN推定精度に対するサーマルカメラ解像度と連続フレーム数の影響を判定するための実験およびアブレーション研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3986052523534573
• License:
• Abstract: This letter provides what is, to the best of our knowledge, a first study on the applicability of ultra-low-resolution thermal cameras for providing rotational odometry measurements to navigational devices such as rovers and drones. Our use of an ultra-low-resolution thermal camera instead of other modalities such as an RGB camera is motivated by its robustness to lighting conditions, while being one order of magnitude less cost-expensive compared to higher-resolution thermal cameras. After setting up a custom data acquisition system and acquiring thermal camera data together with its associated rotational speed label, we train a small 4-layer Convolutional Neural Network (CNN) for regressing the rotational speed from the thermal data. Experiments and ablation studies are conducted for determining the impact of thermal camera resolution and the number of successive frames on the CNN estimation precision. Finally, our novel dataset for the study of low-resolution thermal odometry is openly released with the hope of benefiting future research.
• Abstract（参考訳）: この手紙は、私たちの知る限りでは、ローバーやドローンのような航法装置に回転速度測定を提供するための超低解像度熱カメラの適用性に関する最初の研究である。 我々は、RGBカメラのような他のモダリティではなく、超低解像度のサーマルカメラを使用することで、高解像度サーマルカメラに比べて一桁もコストを抑えつつ、照明条件に頑健さを動機付けている。 カスタムデータ取得システムを構築し,それに関連する回転速度ラベルとともに熱カメラデータを取得すると,熱データから回転速度を回帰する4層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。 CNN推定精度に対するサーマルカメラ解像度と連続フレーム数の影響を判定するための実験およびアブレーション研究を行った。 最後に,低分解能熱オドメトリー研究のための新しいデータセットを公開し,今後の研究に期待する。

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