論文の概要: A Multi-Sensor Fusion Approach for Rapid Orthoimage Generation in Large-Scale UAV Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01202v3
• Date: Wed, 05 Mar 2025 03:11:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:00:13.459851
• Title: A Multi-Sensor Fusion Approach for Rapid Orthoimage Generation in Large-Scale UAV Mapping
• Title（参考訳）: 大規模UAVマッピングにおける高速オルソイメージ生成のためのマルチセンサ融合手法
• Authors: Jialei He, Zhihao Zhan, Zhituo Tu, Xiang Zhu, Jie Yuan,
• Abstract要約: グローバル測位システム(GPS)、慣性計測ユニット(IMU)、4Dミリ波レーダとカメラを統合したマルチセンサUAVシステムにより、この問題に対する効果的な解決策を提供することができる。 予め最適化された特徴マッチング手法を導入し、マッチング速度と精度を向上させる。 実験の結果,提案手法は短時間で正確な特徴マッチングを実現できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.321306647655686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rapid generation of large-scale orthoimages from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has been a long-standing focus of research in the field of aerial mapping. A multi-sensor UAV system, integrating the Global Positioning System (GPS), Inertial Measurement Unit (IMU), 4D millimeter-wave radar and camera, can provide an effective solution to this problem. In this paper, we utilize multi-sensor data to overcome the limitations of conventional orthoimage generation methods in terms of temporal performance, system robustness, and geographic reference accuracy. A prior-pose-optimized feature matching method is introduced to enhance matching speed and accuracy, reducing the number of required features and providing precise references for the Structure from Motion (SfM) process. The proposed method exhibits robustness in low-texture scenes like farmlands, where feature matching is difficult. Experiments show that our approach achieves accurate feature matching orthoimage generation in a short time. The proposed drone system effectively aids in farmland detection and management.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)による大規模なオルソイメージの急速な生成は、航空地図分野における長年の研究の焦点となっている。 グローバル測位システム(GPS)、慣性計測ユニット(IMU)、4Dミリ波レーダとカメラを統合したマルチセンサUAVシステムにより、この問題に対する効果的な解決策を提供することができる。 本稿では,時間的性能,システムロバスト性,地理的基準精度の観点から,従来のオルソニメージ生成手法の限界を克服するために,マルチセンサデータを利用する。 予め最適化された特徴マッチング手法を導入し、マッチング速度と精度を高め、必要な特徴の数を減らし、Structure from Motion (SfM)プロセスの正確な参照を提供する。 提案手法は, 特徴マッチングが困難な農地などの低テクスチャシーンにおいて, 堅牢性を示す。 実験の結果,提案手法は短時間で正確な特徴マッチングを実現できることがわかった。 提案するドローンシステムは、農地の検出と管理を効果的に支援する。

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