論文の概要: Visual Localization via Semantic Structures in Autonomous Photovoltaic Power Plant Inspection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14587v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 15:48:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:56:05.425945
• Title: Visual Localization via Semantic Structures in Autonomous Photovoltaic Power Plant Inspection
• Title（参考訳）: 自律型太陽光発電プラント検査におけるセマンティック構造による視覚的位置決め
• Authors: Viktor Kozák, Karel Košnar, Jan Chudoba, Miroslav Kulich, Libor Přeučil,
• Abstract要約: 本稿では,PVモジュール検出とUAVナビゲーションを統合した新しいローカライゼーションパイプラインを提案する。 検出は、画像中の発電所構造を特定し、これらを発電所モデルと関連付けるために使用される。 本稿では,従来のコンピュータビジョン,ディープラーニング,それらの融合に基づく,PVモジュールの視覚的セグメンテーションのための3つの方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6291443816903801
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• Abstract: Inspection systems utilizing unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with thermal cameras are increasingly popular for the maintenance of photovoltaic (PV) power plants. However, automation of the inspection task is a challenging problem as it requires precise navigation to capture images from optimal distances and viewing angles. This paper presents a novel localization pipeline that directly integrates PV module detection with UAV navigation, allowing precise positioning during inspection. Detections are used to identify the power plant structures in the image and associate these with the power plant model. We define visually recognizable anchor points for the initial association and use object tracking to discern global associations. We present three distinct methods for visual segmentation of PV modules based on traditional computer vision, deep learning, and their fusion, and we evaluate their performance in relation to the proposed localization pipeline. The presented methods were verified and evaluated using custom aerial inspection data sets, demonstrating their robustness and applicability for real-time navigation. Additionally, we evaluate the influence of the power plant model's precision on the localization methods.
• Abstract（参考訳）: 熱カメラを搭載した無人航空機(UAV)を利用した検査システムは、太陽光発電(PV)発電所の保守にますます人気がある。 しかし、最適な距離と視角から画像をキャプチャするために正確なナビゲーションを必要とするため、検査タスクの自動化は難しい問題である。 本稿では、PVモジュール検出とUAVナビゲーションを直接統合し、検査中の正確な位置決めを可能にする新しいローカライゼーションパイプラインを提案する。 検出は、画像中の発電所構造を特定し、これらを発電所モデルと関連付けるために使用される。 我々は,初期アソシエーションに対する視覚的に認識可能なアンカーポイントを定義し,グローバルアソシエーションを識別するためにオブジェクトトラッキングを使用する。 本稿では,従来のコンピュータビジョン,深層学習,それらの融合に基づくPVモジュールの視覚的セグメンテーションの3つの方法を提案する。 提案手法は,従来の航空検査データを用いて検証・評価し,その堅牢性とリアルタイムナビゲーションへの適用性を実証した。 さらに, プラントモデルの精度が局所化手法に与える影響を評価する。

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