論文の概要: MineInsight: A Multi-sensor Dataset for Humanitarian Demining Robotics in Off-Road Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04842v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 10:08:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.650729
• Title: MineInsight: A Multi-sensor Dataset for Humanitarian Demining Robotics in Off-Road Environments
• Title（参考訳）: MineInsight:オフロード環境での人道支援ロボットのためのマルチセンサーデータセット
• Authors: Mario Malizia, Charles Hamesse, Ken Hasselmann, Geert De Cubber, Nikolaos Tsiogkas, Eric Demeester, Rob Haelterman,
• Abstract要約: 我々は,地雷検出のためのマルチセンサ,マルチスペクトルデータセットであるMineInsightを紹介した。 データセットには3つの異なるトラックに沿って分散された35の異なるターゲットがあり、多様で現実的なテスト環境を提供する。 MineInsightは地雷検出アルゴリズムの開発と評価のベンチマークとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5339846068056558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of robotics in humanitarian demining increasingly involves computer vision techniques to improve landmine detection capabilities. However, in the absence of diverse and realistic datasets, the reliable validation of algorithms remains a challenge for the research community. In this paper, we introduce MineInsight, a publicly available multi-sensor, multi-spectral dataset designed for off-road landmine detection. The dataset features 35 different targets (15 landmines and 20 commonly found objects) distributed along three distinct tracks, providing a diverse and realistic testing environment. MineInsight is, to the best of our knowledge, the first dataset to integrate dual-view sensor scans from both an Unmanned Ground Vehicle and its robotic arm, offering multiple viewpoints to mitigate occlusions and improve spatial awareness. It features two LiDARs, as well as images captured at diverse spectral ranges, including visible (RGB, monochrome), visible short-wave infrared (VIS-SWIR), and long-wave infrared (LWIR). Additionally, the dataset comes with an estimation of the location of the targets, offering a benchmark for evaluating detection algorithms. We recorded approximately one hour of data in both daylight and nighttime conditions, resulting in around 38,000 RGB frames, 53,000 VIS-SWIR frames, and 108,000 LWIR frames. MineInsight serves as a benchmark for developing and evaluating landmine detection algorithms. Our dataset is available at https://github.com/mariomlz99/MineInsight.
• Abstract（参考訳）: 人道的破壊におけるロボットの使用は、地雷検出能力を改善するためのコンピュータビジョン技術にますます関与している。 しかし、多様で現実的なデータセットがないため、アルゴリズムの信頼性の高い検証は研究コミュニティにとって依然として課題である。 本稿では,オフロード地雷検出のためのマルチセンサ・マルチスペクトルデータセットであるMineInsightを紹介する。 データセットには35の異なるターゲット(地雷15個、通常見つかる20個の物体)が3つの異なるトラックに沿って分散しており、多様な現実的なテスト環境を提供している。 MineInsightは、私たちの知る限りでは、無人地上車両とロボットアームの両方からデュアルビューセンサースキャンを統合する最初のデータセットであり、オクルージョンを緩和し、空間認識を改善するための複数の視点を提供する。 2つのLiDARと、可視光(RGB、モノクローム)、可視短波赤外(VIS-SWIR)、長波赤外(LWIR)を含む様々なスペクトル範囲で撮影された画像が特徴である。 さらに、データセットはターゲットの位置を推定し、検出アルゴリズムを評価するためのベンチマークを提供する。 その結果、約38,000のRGBフレーム、53,000のVIS-SWIRフレーム、108,000のLWIRフレームが得られた。 MineInsightは地雷検出アルゴリズムの開発と評価のベンチマークとして機能する。 私たちのデータセットはhttps://github.com/mariomlz99/MineInsightで公開されています。

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