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/2412.20210v2
• Date: Tue, 31 Dec 2024 15:09:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 11:36:48.466424
• 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: 本稿では、ドローン画像と機械学習とコンピュータビジョンを組み合わせることで、様々な地形における速度、精度、適応性の課題を克服する高度マッピングシステムを提案する。 このシステムは、最小レイテンシ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: This paper presents an advanced mapping system that combines drone imagery with machine learning and computer vision to overcome challenges in speed, accuracy, and adaptability across diverse terrains. By automating processes like feature detection, image matching, and stitching, the system produces seamless, high-resolution maps with minimal latency, offering strategic advantages in defense operations. Developed in Python, the system utilizes OpenCV for image processing, NumPy for efficient computations, and Concurrent[dot]futures for parallel execution. ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) is employed for feature detection, while FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) ensures accurate keypoint matching. Homography transformations align overlapping images, resulting in distortion-free maps in real time. This automation eliminates manual intervention, enabling live updates essential in rapidly changing environments. Designed for versatility, the system performs reliably under various lighting conditions and rugged terrains, making it highly suitable for aerospace and defense applications. Testing has shown notable improvements in processing speed and accuracy compared to conventional methods, enhancing situational awareness and informed decision-making. This scalable solution leverages cutting-edge technologies to provide actionable, reliable data for mission-critical operations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ドローン画像と機械学習とコンピュータビジョンを組み合わせることで、様々な地形における速度、精度、適応性の課題を克服する高度マッピングシステムを提案する。 特徴検出、画像マッチング、縫合などのプロセスを自動化することで、システムは最小のレイテンシでシームレスで高解像度のマップを生成し、防衛作戦において戦略的優位性を提供する。 Pythonで開発されたこのシステムは、画像処理にOpenCV、効率的な計算にNumPy、並列実行にConcurrent[dot]Futureを使用する。 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) は特徴検出に使用され、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と一致し、歪みのない地図をリアルタイムで作成する。 この自動化は手動による介入を排除し、急速に変化する環境に不可欠なライブ更新を可能にする。 汎用性のために設計されたこのシステムは、様々な照明条件と頑丈な地形の下で確実に動作し、航空宇宙や防衛用途に非常に適している。 テストは従来の方法に比べて処理速度と精度が著しく向上し、状況認識と情報意思決定が向上した。 このスケーラブルなソリューションは最先端技術を活用して、ミッションクリティカルなオペレーションに対して実行可能な信頼性のあるデータを提供する。

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