論文の概要: A Deep Learning Framework with Geographic Information Adaptive Loss for Remote Sensing Images based UAV Self-Positioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16164v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 09:36:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:54:25.030926
• Title: A Deep Learning Framework with Geographic Information Adaptive Loss for Remote Sensing Images based UAV Self-Positioning
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像を用いたUAVセルフポジショニングのための地理情報適応損失を用いたディープラーニングフレームワーク
• Authors: Mingkun Li, Ziming Wang, Guang Huo, Wei Chen, Xiaoning Zhao,
• Abstract要約: GPSデニド環境におけるUAVの自己配置は重要な目標となっている。 本稿では,地理的情報適応的損失を伴う深層学習フレームワークを提案する。 その結果、UAVが正確な自己配置を実現するための方法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.16507150219648
• License:
• Abstract: With the expanding application scope of unmanned aerial vehicles (UAVs), the demand for stable UAV control has significantly increased. However, in complex environments, GPS signals are prone to interference, resulting in ineffective UAV positioning. Therefore, self-positioning of UAVs in GPS-denied environments has become a critical objective. Some methods obtain geolocation information in GPS-denied environments by matching ground objects in the UAV viewpoint with remote sensing images. However, most of these methods only provide coarse-level positioning, which satisfies cross-view geo-localization but cannot support precise UAV positioning tasks. Consequently, this paper focuses on a newer and more challenging task: precise UAV self-positioning based on remote sensing images. This approach not only considers the features of ground objects but also accounts for the spatial distribution of objects in the images. To address this challenge, we present a deep learning framework with geographic information adaptive loss, which achieves precise localization by aligning UAV images with corresponding satellite imagery in fine detail through the integration of geographic information from multiple perspectives. To validate the effectiveness of the proposed method, we conducted a series of experiments. The results demonstrate the method's efficacy in enabling UAVs to achieve precise self-positioning using remote sensing imagery.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の適用範囲が拡大するにつれ、安定したUAV制御の需要が大幅に増加した。 しかし、複雑な環境では、GPS信号は干渉しにくいため、無人機の位置決めには効果がない。 そのため,GPSを用いた環境下でのUAVの自己配置は重要な目標となっている。 いくつかの方法では、UAV視点の地上物体とリモートセンシング画像とをマッチングすることにより、GPSを用いた環境における位置情報を得る。 しかし,これらの手法のほとんどが粗い位置決めのみを提供しており,正確なUAV位置決め作業はサポートできない。 そこで本研究では,リモートセンシング画像に基づく高精度UAV自己配置という,より新しい課題に焦点をあてる。 このアプローチは、地中物体の特徴だけでなく、画像中の物体の空間分布も考慮している。 この課題に対処するために,複数の視点からの地理情報の統合により,UAV画像と対応する衛星画像とを微妙に整列させることにより,正確な位置推定を実現する,地理情報適応損失の深層学習フレームワークを提案する。 提案手法の有効性を検証するために,我々は一連の実験を行った。 その結果,UAVがリモートセンシング画像を用いて高精度な自己配置を実現する方法の有効性が示された。

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