論文の概要: Target Height Estimation Using a Single Acoustic Camera for Compensation in 2D Seabed Mosaicking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12338v1
- Date: Tue, 19 Nov 2024 08:42:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-20 13:35:56.183337
- Title: Target Height Estimation Using a Single Acoustic Camera for Compensation in 2D Seabed Mosaicking
- Title(参考訳): 単一音響カメラによる2次元海底モザイクの目標高さ推定
- Authors: Xiaoteng Zhou, Yusheng Wang, Katsunori Mizuno,
- Abstract要約: 撮像過程における高度角の喪失は、元の音響カメラ画像における目標高さ情報の欠如をもたらす。
乱雑で探索されていない海洋環境を知覚する際、標的高度データは海洋ロボットとの衝突を避けるために不可欠である。
本研究では,1台の音響カメラを用いて海底高度を推定し,標高データを2次元海底モザイクに統合する手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5852077003870417
- License:
- Abstract: This letter proposes a novel approach for compensating target height data in 2D seabed mosaicking for low-visibility underwater perception. Acoustic cameras are effective sensors for sensing the marine environments due to their high-resolution imaging capabilities and robustness to darkness and turbidity. However, the loss of elevation angle during the imaging process results in a lack of target height information in the original acoustic camera images, leading to a simplistic 2D representation of the seabed mosaicking. In perceiving cluttered and unexplored marine environments, target height data is crucial for avoiding collisions with marine robots. This study proposes a novel approach for estimating seabed target height using a single acoustic camera and integrates height data into 2D seabed mosaicking to compensate for the missing 3D dimension of seabed targets. Unlike classic methods that model the loss of elevation angle to achieve seabed 3D reconstruction, this study focuses on utilizing available acoustic cast shadow clues and simple sensor motion to quickly estimate target height. The feasibility of our proposal is verified through a water tank experiment and a simulation experiment.
- Abstract(参考訳): 本論文は,低視認性水中知覚のための2次元海底モザイクにおける目標高度データの補正手法を提案する。
音響カメラは、高解像度の撮像能力と暗黒や濁度に対する堅牢性のために、海洋環境を感知する効果的なセンサーである。
しかし、撮像過程における標高角の喪失は、元の音響カメラ画像における目標高さ情報の欠如を招き、海底モザイクの簡易な2次元表現に繋がる。
乱雑で探索されていない海洋環境を知覚する際、標的高度データは海洋ロボットとの衝突を避けるために不可欠である。
本研究では,単一音響カメラを用いて海底目標高さを推定し,海面目標の3次元の欠落を補うために,海面モザイクに高さデータを統合する手法を提案する。
本研究は, 海底3次元再構成を実現するための標高角の損失をモデル化する古典的手法とは異なり, 簡易なセンサ動作と音響鋳造影の手がかりを利用して目標高さを迅速に推定することに焦点を当てる。
提案手法の有効性を水槽実験およびシミュレーション実験により検証した。
関連論文リスト
- Performance Assessment of Feature Detection Methods for 2-D FS Sonar Imagery [11.23455335391121]
主な課題は、一様でない照明と、濁った環境での視界の低下である。
高周波フォワードフォワードソナーカメラはこれらの問題に対処する。
5種類のソナー装置の実際のソナー画像を用いた特徴検出器の評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-11T04:35:07Z) - Enhanced Radar Perception via Multi-Task Learning: Towards Refined Data for Sensor Fusion Applications [6.237187007098249]
本研究は,3次元物体に関連付けられたレーダー点の高さを推定するための学習に基づくアプローチを導入する。
平均レーダー絶対高さ誤差は最先端高度法と比較して1.69mから0.25mに減少する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-09T09:42:18Z) - SDGE: Stereo Guided Depth Estimation for 360$^\circ$ Camera Sets [65.64958606221069]
マルチカメラシステムは、360ドル周の知覚を達成するために、しばしば自律走行に使用される。
360ドル(約3万3000円)のカメラセットは、しばしば制限または低品質のオーバーラップ領域を持ち、画像全体に対してマルチビューステレオメソッドを実現する。
重なりの重なりに多視点ステレオ結果を明示的に利用することにより、全画像の深さ推定を強化するステレオガイド深度推定法(SGDE)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T02:41:37Z) - Learning Heavily-Degraded Prior for Underwater Object Detection [59.5084433933765]
本稿では、検出器フレンドリーな画像から、転送可能な事前知識を求める。
これは、検出器フレンドリー(DFUI)と水中画像の高度に劣化した領域が、特徴分布のギャップがあることを統計的に観察したものである。
高速かつパラメータの少ない本手法は変圧器型検出器よりも優れた性能を保っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-24T12:32:46Z) - MonoTDP: Twin Depth Perception for Monocular 3D Object Detection in
Adverse Scenes [49.21187418886508]
本論文は,モノTDP(MonoTDP)と呼ばれる悪シーンにおける2つの深度を知覚するモノクル3次元検出モデルを提案する。
まず、制御不能な気象条件を扱うモデルを支援するための適応学習戦略を導入し、様々な劣化要因による劣化を著しく抑制する。
そこで本研究では, シーン深度と物体深度を同時に推定する新たな2つの深度認識モジュールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T13:42:02Z) - Vision Transformers, a new approach for high-resolution and large-scale
mapping of canopy heights [50.52704854147297]
分類(離散化)と連続損失関数を最適化した新しい視覚変換器(ViT)モデルを提案する。
このモデルは、従来使用されていた畳み込みベースのアプローチ(ConvNet)よりも、連続損失関数のみで最適化された精度が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T22:39:03Z) - Seafloor-Invariant Caustics Removal from Underwater Imagery [0.0]
コースティックス(英: Caustics)は、波面によって屈折される光線の投射によって生じる複雑な物理現象である。
本研究では,浅海底画像に対する因果関係の影響を補正する新しい手法を提案する。
特に,画像画素を"非因果的"と"因果的"に分類するために,ディープラーニングアーキテクチャを用いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T11:11:02Z) - Single-shot ToF sensing with sub-mm precision using conventional CMOS
sensors [7.114925332582435]
動的物体の高精度な3次元計測を目的とした,新しい単発干渉計ToFカメラを提案する。
従来のToFカメラとは対照的に、当社のデバイスは市販のCCD/CMOS検出器のみを使用し、ネイティブチップの解像度で動作する。
我々は,2Mp点の雲の分解能を持つ小型(cmサイズの)物体の3次元計測を行い,その深さを2mm以下の精度で測定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-02T01:50:36Z) - Uncertainty Guided Depth Fusion for Spike Camera [49.41822923588663]
スパイクカメラのための単分子およびステレオ深度推定ネットワークの予測を融合させる新しい不確かさ誘導深度融合(UGDF)フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、ステレオスパイク深さ推定がより近い範囲でより良い結果をもたらすという事実に動機づけられている。
従来のカメラ深度推定よりもスパイク深度推定の利点を示すため、我々はCitySpike20Kというスパイク深度データセットに貢献する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-26T13:04:01Z) - M3DSSD: Monocular 3D Single Stage Object Detector [82.25793227026443]
特徴アライメントと非対称非局所的注意を有するモノクロ3次元単段物体検出器(M3DSSD)を提案する。
提案したM3DSSDは,KITTIデータセット上のモノラルな3Dオブジェクト検出手法よりも大幅に性能が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-24T13:09:11Z) - A Benchmark dataset for both underwater image enhancement and underwater
object detection [34.25890702670983]
境界ボックスアノテーションと高品質な参照画像の両方を用いた大規模水中物体検出データセットを提供する。
OUCデータセットは、水中物体検出タスクにおける水中画像強調アルゴリズムの影響を包括的に研究するためのプラットフォームを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-29T03:12:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。