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。
関連論文リスト
- Efficient Visual State Space Model for Image Deblurring [83.57239834238035]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)は、画像復元において優れた性能を発揮している。
本稿では,画像のデブロアに対する簡易かつ効果的な視覚状態空間モデル(EVSSM)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T09:13:36Z) - NeuFlow: Real-time, High-accuracy Optical Flow Estimation on Robots Using Edge Devices [6.470511497023878]
リアルタイムの高精度光フロー推定は,様々な応用において重要な要素である。
我々は,高精度かつ計算コストの懸念に対処する,高速な光フローアーキテクチャであるNeuFlowを提案する。
当社のアプローチはエッジコンピューティングプラットフォーム上で約30FPSを実現しており、複雑なコンピュータビジョンタスクのデプロイにおいて大きなブレークスルーをもたらしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-15T15:58:51Z) - Vision-RWKV: Efficient and Scalable Visual Perception with RWKV-Like
Architectures [99.20299078655376]
本稿では、NLPフィールドで使用されるRWKVモデルから適応したVision-RWKVを紹介する。
我々のモデルは、スパース入力を効率的に処理し、ロバストなグローバル処理能力を実証するために設計されている。
評価の結果,VRWKVは画像分類におけるViTの性能を超え,高速化とメモリ使用量の削減を図っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T18:46:20Z) - Towards High-Frequency Tracking and Fast Edge-Aware Optimization [2.2662585107579165]
この論文は、AR/VRトラッキングシステムのトラッキング周波数を桁違いに増加させることにより、AR/VRトラッキングシステムの最先端技術である。
エッジ認識最適化問題に対する効率的なアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-02T01:20:34Z) - Self-supervised Interest Point Detection and Description for Fisheye and
Perspective Images [7.451395029642832]
キーポイント検出とマッチングは多くのコンピュータビジョンにおける基本的な課題である。
本研究では,画像取得に使用されるカメラの形状が原因で発生する場合に焦点をあてる。
我々は最先端のアプローチを構築し、関心点検出器と記述子ネットワークのトレーニングを可能にする自己監督的な手順を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T22:39:33Z) - Deep Learning Computer Vision Algorithms for Real-time UAVs On-board
Camera Image Processing [77.34726150561087]
本稿では,ディープラーニングに基づくコンピュータビジョンアルゴリズムを用いて,小型UAVのリアルタイムセンサ処理を実現する方法について述べる。
すべてのアルゴリズムは、ディープニューラルネットワークに基づく最先端の画像処理手法を用いて開発されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T11:10:42Z) - GoToNet: Fast Monocular Scene Exposure and Exploration [0.6204265638103346]
リアルタイム環境探索のための新しい手法を提案する。
我々の方法は良い戦術的な決定を下すのに一面(イメージ)しか必要としない。
GotoとLookatと呼ばれる画素が特徴である2つの方向予測が,本手法のコアを構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-13T08:28:31Z) - Deep Learning for Real Time Satellite Pose Estimation on Low Power Edge
TPU [58.720142291102135]
本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャを利用したポーズ推定ソフトウェアを提案する。
我々は、低消費電力の機械学習アクセラレーターが宇宙での人工知能の活用を可能にしていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T08:53:18Z) - Thinking Fast and Slow: Efficient Text-to-Visual Retrieval with
Transformers [115.90778814368703]
目的は,大規模画像とビデオデータセットの言語検索である。
このタスクでは、独立してテキストとビジョンを共同埋め込み空間 a.k.a にマッピングする。
デュアルエンコーダは 検索スケールとして魅力的です
視覚テキスト変換器をクロスアテンションで使用する別のアプローチは、関節埋め込みよりも精度が大幅に向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-30T17:57:08Z) - FAITH: Fast iterative half-plane focus of expansion estimation using
event-based optic flow [3.326320568999945]
本研究では, 小型航空機(MAV)の走行経路を決定するためのFAst ITerative Half-plane (FAITH)法を提案する。
その結果,提案手法の計算効率は高い精度を維持しながら最先端の手法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-25T12:49:02Z) - Two-shot Spatially-varying BRDF and Shape Estimation [89.29020624201708]
形状とSVBRDFを段階的に推定した新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
ドメインランダム化された幾何学と現実的な材料を用いた大規模合成学習データセットを作成する。
合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験により、合成データセットでトレーニングされたネットワークが、実世界の画像に対してうまく一般化できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-01T12:56:13Z)
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。