論文の概要: Towards Real-Time 2D Mapping: Harnessing Drones, AI, and Computer Vision for Advanced Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20210v1
- Date: Sat, 28 Dec 2024 16:47:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:07:42.613206
- Title: Towards Real-Time 2D Mapping: Harnessing Drones, AI, and Computer Vision for Advanced Insights
- Title（参考訳）: リアルタイム2Dマッピングを目指す - 高度なインサイトのためのドローン、AI、コンピュータビジョンのハーネス
- Authors: Bharath Kumar Agnur,
- Abstract要約: このプロジェクトでは、ドローン画像と機械学習とコンピュータビジョンを統合した最先端マッピングシステムを導入する。
このシステムは最小の遅延時間でシームレスで高解像度の地図を生成し、防衛作戦において戦略的優位性を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Real-time 2D mapping is a vital tool in aerospace and defense, where accurate and timely geographic data is essential for operations like surveillance, reconnaissance, and target tracking. This project introduces a cutting-edge mapping system that integrates drone imagery with machine learning and computer vision to address challenges in processing speed, accuracy, and adaptability to diverse terrains. By automating feature detection, image matching, and stitching, the system generates seamless, high-resolution maps with minimal delay, providing strategic advantages in defense operations. Implemented in Python, the system leverages OpenCV for image processing, NumPy for efficient computations, and Concurrent.futures for parallel processing. ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) handles feature detection, while FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) ensures precise keypoint matching. Homography transformations align overlapping images, creating distortion-free maps in real time. This automated approach eliminates manual intervention, enabling live updates critical in dynamic environments. Designed for adaptability, the system performs well under varying light conditions and rugged terrains, making it highly effective in aerospace and defense scenarios. Testing demonstrates significant improvements in speed and accuracy compared to traditional methods, enhancing situational awareness and decision-making. This scalable solution leverages advanced technologies to deliver reliable, actionable data for mission-critical operations.
- Abstract（参考訳）: リアルタイム2Dマッピングは航空宇宙と防衛において重要なツールであり、正確な地理的データが監視、偵察、目標追跡といった運用に不可欠である。
このプロジェクトでは、ドローン画像と機械学習とコンピュータビジョンを統合した最先端マッピングシステムを導入し、さまざまな地形に対する処理速度、精度、適応性の課題に対処する。
特徴検出、画像マッチング、縫合の自動化により、システムは最小遅延でシームレスで高解像度の地図を生成し、防衛作戦において戦略的優位性を提供する。
Pythonで実装されたこのシステムは、画像処理にOpenCV、効率的な計算にNumPy、並列処理にConcurrent.futuresを利用している。
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) は機能検出を処理し、FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) は正確なキーポイントマッチングを保証する。
ホログラフィー変換は重なり合う画像を整列し、歪みのない地図をリアルタイムで作成する。
この自動アプローチは手動による介入を排除し、動的環境において重要なライブアップデートを可能にする。
適応性のために設計されたこのシステムは、様々な光条件と頑丈な地形の下でうまく機能し、航空宇宙や防衛のシナリオで非常に効果的である。
テストは従来の方法と比較して、スピードと精度が大幅に向上し、状況認識と意思決定が向上する。
このスケーラブルなソリューションは、高度な技術を活用して、ミッションクリティカルなオペレーションのための信頼性と実行可能なデータを提供する。
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