論文の概要: Long-Distance Field Demonstration of Imaging-Free Drone Identification in Intracity Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20097v1
• Date: Sat, 26 Apr 2025 07:36:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.583749
• Title: Long-Distance Field Demonstration of Imaging-Free Drone Identification in Intracity Environments
• Title（参考訳）: 都市内環境における画像不要ドローン識別の長距離フィールド実証
• Authors: Junran Guo, Tonglin Mu, Keyuan Li, Jianing Li, Ziyang Luo, Ye Chen, Xiaodong Fan, Jinquan Huang, Minjie Liu, Jinbei Zhang, Ruoyang Qi, Naiting Gu, Shihai Sun,
• Abstract要約: 残差ニューラルネットワーク(ResNet)とtextDtextsuperscript2SPtextsuperscript2-LiDARを新たに統合する。 本手法は,弱い信号条件下であっても94.93%の識別精度と97.99%の型分類精度を実現する。 これらの知見は,小目標の高強度長距離検出のための非撮像法の可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.347530074931989
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting small objects, such as drones, over long distances presents a significant challenge with broad implications for security, surveillance, environmental monitoring, and autonomous systems. Traditional imaging-based methods rely on high-resolution image acquisition, but are often constrained by range, power consumption, and cost. In contrast, data-driven single-photon-single-pixel light detection and ranging (\text{D\textsuperscript{2}SP\textsuperscript{2}-LiDAR}) provides an imaging-free alternative, directly enabling target identification while reducing system complexity and cost. However, its detection range has been limited to a few hundred meters. Here, we introduce a novel integration of residual neural networks (ResNet) with \text{D\textsuperscript{2}SP\textsuperscript{2}-LiDAR}, incorporating a refined observation model to extend the detection range to 5~\si{\kilo\meter} in an intracity environment while enabling high-accuracy identification of drone poses and types. Experimental results demonstrate that our approach not only outperforms conventional imaging-based recognition systems, but also achieves 94.93\% pose identification accuracy and 97.99\% type classification accuracy, even under weak signal conditions with long distances and low signal-to-noise ratios (SNRs). These findings highlight the potential of imaging-free methods for robust long-range detection of small targets in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: ドローンのような小さな物体を長距離で検出することは、セキュリティ、監視、環境監視、自律システムといった幅広い意味を持つ重要な課題である。 従来の画像ベースの手法は高解像度の画像取得に依存しているが、しばしば範囲、消費電力、コストに制約される。 対照的に、データ駆動の単一光子シングルピクセル光検出と測光(\text{D\textsuperscript{2}SP\textsuperscript{2}-LiDAR})は、システムの複雑さとコストを低減しつつ、ターゲットの識別を直接可能にし、画像のない代替手段を提供する。 しかし、検出範囲は数百メートルに制限されている。 本稿では,残留ニューラルネットワーク (ResNet) と \text{D\textsuperscript{2}SP\textsuperscript{2}-LiDAR} の新たな統合について紹介する。 実験の結果,従来の画像認識システムよりも94.93\%の識別精度と97.99\%の型分類精度を,長距離信号条件や低信号-雑音比(SNR)の下でも達成できることがわかった。 これらの結果は、実世界のシナリオにおいて、小さなターゲットの堅牢な長距離検出のための画像のない手法の可能性を強調している。

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