論文の概要: AI-Driven HSI: Multimodality, Fusion, Challenges, and the Deep Learning Revolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06894v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 12:44:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:09:55.233350
• Title: AI-Driven HSI: Multimodality, Fusion, Challenges, and the Deep Learning Revolution
• Title（参考訳）: AI駆動型HSI - マルチモダリティ、フュージョン、チャレンジ、ディープラーニング革命
• Authors: David S. Bhatti, Yougin Choi, Rahman S M Wahidur, Maleeka Bakhtawar, Sumin Kim, Surin Lee, Yongtae Lee, Heung-No Lee,
• Abstract要約: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は、空間的およびスペクトル的なデータをキャプチャし、従来のシステムでは見えない特徴の分析を可能にする。 本研究では,HSIデータ処理における深層学習モデルの役割とデータ融合における課題について概説する。 ディープラーニングは、特徴抽出、変化検出、デノイングアンミックス、次元縮小、ランドカバーマッピング、データ強化、スペクトル構築、超解像といった領域におけるHSI分析を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2647816797166165
• License:
• Abstract: Hyperspectral imaging (HSI) captures spatial and spectral data, enabling analysis of features invisible to conventional systems. The technology is vital in fields such as weather monitoring, food quality control, counterfeit detection, healthcare diagnostics, and extending into defense, agriculture, and industrial automation at the same time. HSI has advanced with improvements in spectral resolution, miniaturization, and computational methods. This study provides an overview of the HSI, its applications, challenges in data fusion and the role of deep learning models in processing HSI data. We discuss how integration of multimodal HSI with AI, particularly with deep learning, improves classification accuracy and operational efficiency. Deep learning enhances HSI analysis in areas like feature extraction, change detection, denoising unmixing, dimensionality reduction, landcover mapping, data augmentation, spectral construction and super resolution. An emerging focus is the fusion of hyperspectral cameras with large language models (LLMs), referred as highbrain LLMs, enabling the development of advanced applications such as low visibility crash detection and face antispoofing. We also highlight key players in HSI industry, its compound annual growth rate and the growing industrial significance. The purpose is to offer insight to both technical and non-technical audience, covering HSI's images, trends, and future directions, while providing valuable information on HSI datasets and software libraries.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は、空間的およびスペクトル的なデータをキャプチャし、従来のシステムでは見えない特徴の分析を可能にする。 この技術は、気象モニタリング、食品品質管理、偽造検知、医療診断、防衛、農業、産業自動化といった分野において不可欠である。 HSIはスペクトル分解能、小型化、計算方法の改善とともに進歩した。 本研究では,HSIデータ処理における深層学習モデルの役割と,その応用,データ融合における課題について概説する。 マルチモーダルHSIとAIの統合、特にディープラーニングは、分類精度と運用効率を改善するかについて議論する。 ディープラーニングは、特徴抽出、変化検出、デノイングアンミックス、次元縮小、ランドカバーマッピング、データ強化、スペクトル構築、超解像といった領域におけるHSI分析を強化する。 注目されているのは、ハイパースペクトルカメラと大きな言語モデル(LLM)の融合であり、これはHighbrain LLMと呼ばれるもので、低視界衝突検出や対面反偽造のような高度なアプリケーションの開発を可能にする。 我々はまた、HSI産業の重要プレーヤー、その複合的成長率、産業的重要性の増大も強調する。 目的は、技術と非技術の両方の聴衆に洞察を提供することであり、HSIのイメージ、トレンド、今後の方向性をカバーし、HSIデータセットとソフトウェアライブラリに関する貴重な情報を提供することである。

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