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
• Authors: Heegyeong Kim, Alice James, Avishkar Seth, Endrowednes Kuantama, Jane Williamson, Yimeng Feng, Richard Han,
• 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。

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