論文の概要: Image-Based Relocalization and Alignment for Long-Term Monitoring of Dynamic Underwater Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04096v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 05:13:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.674071
• Title: Image-Based Relocalization and Alignment for Long-Term Monitoring of Dynamic Underwater Environments
• Title（参考訳）: 動水環境の長期モニタリングのための画像に基づく再局在とアライメント
• Authors: Beverley Gorry, Tobias Fischer, Michael Milford, Alejandro Fontan,
• Abstract要約: 本稿では,視覚的位置認識(VPR),特徴マッチング,画像分割を組み合わせた統合パイプラインを提案する。 本手法は, 再検討領域のロバスト同定, 剛性変換の推定, 生態系変化の下流解析を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.59857784298534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective monitoring of underwater ecosystems is crucial for tracking environmental changes, guiding conservation efforts, and ensuring long-term ecosystem health. However, automating underwater ecosystem management with robotic platforms remains challenging due to the complexities of underwater imagery, which pose significant difficulties for traditional visual localization methods. We propose an integrated pipeline that combines Visual Place Recognition (VPR), feature matching, and image segmentation on video-derived images. This method enables robust identification of revisited areas, estimation of rigid transformations, and downstream analysis of ecosystem changes. Furthermore, we introduce the SQUIDLE+ VPR Benchmark-the first large-scale underwater VPR benchmark designed to leverage an extensive collection of unstructured data from multiple robotic platforms, spanning time intervals from days to years. The dataset encompasses diverse trajectories, arbitrary overlap and diverse seafloor types captured under varying environmental conditions, including differences in depth, lighting, and turbidity. Our code is available at: https://github.com/bev-gorry/underloc
• Abstract（参考訳）: 水中生態系の効果的なモニタリングは、環境変化の追跡、保全活動の指導、長期生態系の健全性確保に不可欠である。 しかし、水中の生態系管理をロボットプラットフォームで自動化することは、従来の視覚的位置決め手法に重大な困難をもたらす水中画像の複雑さのため、依然として困難である。 本稿では,視覚的位置認識(VPR),特徴マッチング,画像分割を組み合わせた統合パイプラインを提案する。 本手法は,再検討領域のロバスト同定,剛性変換の推定,生態系変化の下流解析を可能にする。 さらに、SQUIDLE+ VPRベンチマーク(SQUIDLE+ VPRベンチマーク)は、複数のロボットプラットフォームからの非構造化データの広範囲な収集を活用するために設計された、最初の大規模水中VPRベンチマークである。 このデータセットは、深度、照明、濁度の違いを含む様々な環境条件下で捕獲された様々な軌道、任意の重なり合い、多様な海底タイプを含んでいる。 私たちのコードは、https://github.com/bev-gorry/underlocで利用可能です。

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