論文の概要: Continuous Marine Tracking via Autonomous UAV Handoff
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12763v1
- Date: Thu, 17 Jul 2025 03:35:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.331765
- Title: Continuous Marine Tracking via Autonomous UAV Handoff
- Title(参考訳): 自律型UAVハンドオフによる海上連続追跡
- Abstract要約: 本稿では,海産動物,特にサメの連続的,リアルタイム追跡のための自律型UAV視覚システムを提案する。
このシステムは、オンボードコンピュータと、安定したRGB-DカメラとカスタムトレーニングされたOSTrackパイプラインを統合している。
重要なイノベーションは、ドローン間の責任追跡をシームレスに転送するUAVハンドオフプロトコルである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4935992163749761
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces an autonomous UAV vision system for continuous, real-time tracking of marine animals, specifically sharks, in dynamic marine environments. The system integrates an onboard computer with a stabilised RGB-D camera and a custom-trained OSTrack pipeline, enabling visual identification under challenging lighting, occlusion, and sea-state conditions. A key innovation is the inter-UAV handoff protocol, which enables seamless transfer of tracking responsibilities between drones, extending operational coverage beyond single-drone battery limitations. Performance is evaluated on a curated shark dataset of 5,200 frames, achieving a tracking success rate of 81.9\% during real-time flight control at 100 Hz, and robustness to occlusion, illumination variation, and background clutter. We present a seamless UAV handoff framework, where target transfer is attempted via high-confidence feature matching, achieving 82.9\% target coverage. These results confirm the viability of coordinated UAV operations for extended marine tracking and lay the groundwork for scalable, autonomous monitoring.
- Abstract(参考訳): 本稿では,海洋環境における海洋生物,特にサメの連続的,リアルタイム追跡のための自律型UAV視覚システムを提案する。
このシステムは、オンボードコンピュータと、安定したRGB-DカメラとカスタムトレーニングされたOSTrackパイプラインを統合し、挑戦的な照明、閉塞、および海の状態下での視覚的識別を可能にする。
重要なイノベーションは、UAV間のハンドオフプロトコルで、ドローン間での責任追跡のシームレスな転送を可能にし、単一ドローンのバッテリー制限を越えて運用範囲を拡大する。
5200フレームのキュレートされたサメのデータセットで、100Hzのリアルタイム飛行制御において81.9\%の追跡成功率を達成するとともに、閉塞、照明の変動、背景のぼかしに対する頑丈さを評価した。
本稿では,高い信頼度を持つ特徴マッチングによってターゲット転送を試み,82.9 % の目標カバレッジを達成できるシームレスな UAV ハンドオフフレームワークを提案する。
これらの結果から, 海上追跡のための協調型UAV運用の実現可能性を確認し, スケーラブルで自律的な監視の基盤を築き上げた。
関連論文リスト
- DynFly: Dynamic-Aware Continuous Trajectory Generation for UAV Vision-Language Navigation in Urban Environments [55.73595346639892]
我々は高レベルナビゲーション推論と実行可能なUAV動作を橋渡しするDynFlyを提案する。
DynFlyはB-スプライン制御点空間のエキスパート軌道を表し、Spline-DiTジェネレータを用いて条件付き軌道生成を学習する。
OpenUAV UAV-VLNベンチマークの実験では、DynFlyは航法性能と軌道品質の両方を改善している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-30T13:33:48Z) - Hardware- and Vision-in-the-Loop Validation of Deep Monocular Pose Estimation for Autonomous Maritime UAV Flight [2.0935101589828244]
本稿では,船内における完全自律飛行を実現するハードウェア検証型ビジョン・イン・ザ・ループ・フレームワークを提案する。
その結果、艦載配備前に海上でのUAV自律性を開発するための安全で現実的な中間段階が確立された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-17T15:18:11Z) - Instance-level Visual Active Tracking with Occlusion-Aware Planning [61.982298426203165]
Visual Active Tracking (VAT)は、カメラを3D空間でターゲットに追従することを目的としている。
VATは、視覚的に類似したイントラクタからの混乱と、閉塞下での深刻な障害という、現実世界のデプロイメントにおいて2つの重要なボトルネックに直面している。
3つの相補的なモジュールを持つ統一パイプラインであるOA-VATを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-23T09:11:50Z) - OnFly: Onboard Zero-Shot Aerial Vision-Language Navigation toward Safety and Efficiency [9.769964979769204]
ゼロショットAVLNのためのフルオンボードリアルタイムフレームワークOnFlyを提案する。
OnFlyは、低周波進行監視から高周波目標生成を分離する、共有パーセプション二重エージェントアーキテクチャを採用している。
シミュレーションでは、OnFlyは最強の最先端ベースラインと比較してタスク成功率を26.4%から67.8%に改善している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-11T11:48:22Z) - Docking and Persistent Operations for a Resident Underwater Vehicle [0.0]
本研究は, 小型遠隔操作車両(ROV)を90m深度で使用した居住インフラの開発, 展開, 運用について述べる。
ROVisはオンボード処理と知覚を強化し、USBL信号を使って自律的なナビゲートを可能にした。
このシステムは、90%の自律ドッキング成功率を示し、4分以内に完全な検査任務を完了した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-18T10:50:04Z) - Decentralized Multi-Robot Obstacle Detection and Tracking in a Maritime Scenario [1.1086440815804226]
本稿では,自律型表面容器と協調する複数のUAVを用いて,浮遊容器の検出と追跡を行う分散マルチロボットフレームワークを提案する。
それぞれのUAVは、ステレオ不均一で強化されたYOLOv8検出器を実行し、ターゲットごとのEKFトラックを不確実性を認識したデータアソシエーションで維持する。
情報駆動アロケータは、旅行作業における期待される不確実性低減と安全分離を取引することで、目標を割り当て、UAVホバリング視点を選択する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-12T14:42:17Z) - Trajectory Design for UAV-Based Low-Altitude Wireless Networks in Unknown Environments: A Digital Twin-Assisted TD3 Approach [62.11847362756054]
低高度無線ネットワーク(LAWN)のキーイネーブラーとして無人航空機(UAV)が登場している
我々は、デジタルツイン(DT)支援トレーニングおよびデプロイメントフレームワークを提案する。
このフレームワークでは、UAVは統合されたセンシングと通信信号を送信し、地上ユーザーに通信サービスを提供し、同時にDTサーバにアップロードされたエコーを収集して、仮想環境(VE)を段階的に構築する。
これらのVEはモデルトレーニングを加速し、展開中のリアルタイムUAVセンシングデータを継続的に更新し、意思決定をサポートし、飛行安全性を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-28T10:05:53Z) - HUNT: High-Speed UAV Navigation and Tracking in Unstructured Environments via Instantaneous Relative Frames [50.83645076723809]
HUNT (High-speed UAV Navigation and Tracking) は、1つの相対的な定式化の中で統合、取得、追跡を行うリアルタイムフレームワークである。
密林、コンテナ化合物、および車両やマネキンによる捜索救助活動の試行は、グローバルな方法が失敗した場合の堅牢な自律性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-23T18:07:10Z) - NOVA: Navigation via Object-Centric Visual Autonomy for High-Speed Target Tracking in Unstructured GPS-Denied Environments [56.35569661650558]
我々はNOVAというオブジェクト中心のフレームワークを導入し、ロバストな目標追跡と衝突認識ナビゲーションを可能にした。
グローバルマップを構築するのではなく、NOVAはターゲットの参照フレーム内での知覚、推定、制御を定式化する。
我々は,都市迷路や森林の小道,間欠的なGPS損失を伴う建物内の繰り返し遷移など,現実の挑戦的なシナリオにまたがってNOVAを検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-23T14:28:30Z) - WildLive: Near Real-time Visual Wildlife Tracking onboard UAVs [4.215854427679142]
WildLiveは、無人航空機(UAV)で動く高解像度画像のための、ほぼリアルタイムの動物検出と追跡のためのフレームワーク
このシステムは高高度飛行時の運用に適した4Kビデオストリームで、HDで17.81 fps、HDで7.53 fpsのマルチアニマル検出追跡を行う。
我々のデータセットは、ケニアのOl Pejeta Conservancyで収集された4K UAVビデオから、19K以上のフレームにわたる200K以上の注釈付き動物インスタンスで構成されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-14T12:21:16Z) - A Cross-Scene Benchmark for Open-World Drone Active Tracking [54.235808061746525]
Drone Visual Active Trackingは、視覚的な観察に基づいてモーションシステムを制御することで、対象物を自律的に追跡することを目的としている。
DATと呼ばれるオープンワールドドローンアクティブトラッキングのためのクロスシーンクロスドメインベンチマークを提案する。
また、R-VATと呼ばれる強化学習に基づくドローン追跡手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-01T09:37:46Z) - Towards Building Secure UAV Navigation with FHE-aware Knowledge Distillation [0.0]
本稿では,セキュアなUAVナビゲーションの実現性を高めるため,知識蒸留を活用した革新的なアプローチを提案する。
RLとFHEを統合することで、我々のフレームワークは、暗号化されたUAVカメラフィードのリアルタイム処理を可能にしながら、敵攻撃に対する脆弱性に対処する。
FHEのレイテンシを軽減するために、知識蒸留を用いてネットワークを圧縮し、性能を損なうことなく18倍のスピードアップを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-01T07:04:24Z) - Improving Underwater Visual Tracking With a Large Scale Dataset and
Image Enhancement [70.2429155741593]
本稿では,水中ビジュアルオブジェクト追跡(UVOT)のための新しいデータセットと汎用トラッカ拡張手法を提案する。
水中環境は、一様でない照明条件、視界の低さ、鋭さの欠如、コントラストの低さ、カモフラージュ、懸濁粒子からの反射を示す。
本研究では,追尾品質の向上に特化して設計された水中画像強調アルゴリズムを提案する。
この手法により、最先端(SOTA)ビジュアルトラッカーの最大5.0%のAUCの性能が向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T07:41:26Z) - AVisT: A Benchmark for Visual Object Tracking in Adverse Visibility [125.77396380698639]
AVisTは、視認性の悪いさまざまなシナリオにおける視覚的トラッキングのためのベンチマークである。
AVisTは、80kの注釈付きフレームを持つ120の挑戦的なシーケンスで構成されており、18の多様なシナリオにまたがっている。
我々は、属性間でのトラッキング性能を詳細に分析し、AVisTで17の人気のトラッカーと最近のトラッカーをベンチマークした。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-14T17:49:37Z) - R4Dyn: Exploring Radar for Self-Supervised Monocular Depth Estimation of
Dynamic Scenes [69.6715406227469]
駆動シナリオにおける自己教師付き単眼深度推定は、教師付きアプローチに匹敵する性能を達成した。
本稿では,自己監督型深度推定フレームワーク上に費用効率の高いレーダデータを利用する新しい手法であるR4Dynを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-10T17:57:03Z) - A Multi-UAV System for Exploration and Target Finding in Cluttered and
GPS-Denied Environments [68.31522961125589]
複雑なGPSを用いた複雑な環境において,UAVのチームが協調して目標を探索し,発見するための枠組みを提案する。
UAVのチームは自律的にナビゲートし、探索し、検出し、既知の地図で散らばった環境でターゲットを見つける。
その結果, 提案方式は, 時間的コスト, 調査対象地域の割合, 捜索・救助ミッションの成功率などの面で改善されていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T12:54:04Z) - Robust Autonomous Landing of UAV in Non-Cooperative Environments based
on Dynamic Time Camera-LiDAR Fusion [11.407952542799526]
低コストLiDARと双眼カメラを備えたUAVシステムを構築し,非協調環境における自律着陸を実現する。
我々は,LiDARの非繰り返し走査と高いFOVカバレッジ特性を利用して,動的時間深度補完アルゴリズムを考案した。
深度マップに基づいて, 傾斜, 粗度, 安全領域の大きさなどの高層地形情報を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-27T14:47:02Z) - Distributed Variable-Baseline Stereo SLAM from two UAVs [17.513645771137178]
本稿では,単眼カメラを1台,IMUを1台搭載した2台のUAVを用いて,視界の重なりと相対距離の測定を行った。
本稿では,glsuavエージェントを自律的に制御するために,分散協調推定方式を提案する。
我々は,高度160mまでの飛行におけるアプローチの有効性を実証し,最先端のVIO手法の能力を大きく超えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-10T12:16:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。