論文の概要: Visual Trajectory Prediction of Vessels for Inland Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00599v1
• Date: Thu, 01 May 2025 15:31:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.356098
• Title: Visual Trajectory Prediction of Vessels for Inland Navigation
• Title（参考訳）: 内航法用容器の視覚的軌道予測
• Authors: Alexander Puzicha, Konstantin Wüstefeld, Kathrin Wilms, Frank Weichert,
• Abstract要約: 本研究では,高度な物体検出手法を統合することで,映像に基づく容器追跡と予測の課題に対処する。 BoT-SORT、Deep OC-SORT、ByeTrackなどの追跡アルゴリズムの比較評価では、スムーズなトラジェクトリを提供する際のカルマンフィルタの堅牢性を強調している。 この結果は、内陸航法のためのカスタマイズされたデータセットとモデルの必要性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.81677042059531
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The future of inland navigation increasingly relies on autonomous systems and remote operations, emphasizing the need for accurate vessel trajectory prediction. This study addresses the challenges of video-based vessel tracking and prediction by integrating advanced object detection methods, Kalman filters, and spline-based interpolation. However, existing detection systems often misclassify objects in inland waterways due to complex surroundings. A comparative evaluation of tracking algorithms, including BoT-SORT, Deep OC-SORT, and ByeTrack, highlights the robustness of the Kalman filter in providing smoothed trajectories. Experimental results from diverse scenarios demonstrate improved accuracy in predicting vessel movements, which is essential for collision avoidance and situational awareness. The findings underline the necessity of customized datasets and models for inland navigation. Future work will expand the datasets and incorporate vessel classification to refine predictions, supporting both autonomous systems and human operators in complex environments.
• Abstract（参考訳）: 内陸航法の将来は自律システムや遠隔操作にますます依存しており、正確な船舶軌道予測の必要性を強調している。 本研究では,高度な物体検出手法,カルマンフィルタ,スプライン型補間を統合することで,映像に基づく容器追跡と予測の課題に対処する。 しかし、既存の検知システムは複雑な環境のために内陸の水路の物体を誤分類することが多い。 BoT-SORT、Deep OC-SORT、ByeTrackなどの追跡アルゴリズムの比較評価では、スムーズなトラジェクトリを提供する際のカルマンフィルタの堅牢性を強調している。 多様なシナリオによる実験結果から,衝突回避と状況認識に不可欠な血管運動の予測精度の向上が示された。 この結果は、内陸航法のためのカスタマイズされたデータセットとモデルの必要性を浮き彫りにした。 将来の作業では、データセットを拡張し、予測を洗練するために船舶分類を取り入れ、複雑な環境で自律システムと人間のオペレータの両方をサポートする。

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