論文の概要: SpectraSentinel: LightWeight Dual-Stream Real-Time Drone Detection, Tracking and Payload Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22650v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 13:10:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.217787
- Title: SpectraSentinel: LightWeight Dual-Stream Real-Time Drone Detection, Tracking and Payload Identification
- Title（参考訳）: SpectraSentinel: 軽量デュアルストリームリアルタイムドローン検出、追跡、およびペイロード識別
- Authors: Shahriar Kabir, Istiak Ahmmed Rifti, H. M. Shadman Tabib, Mushfiqur Rahman, Sadatul Islam Sadi, Hasnaen Adil, Ahmed Mahir Sultan Rumi, Ch Md Rakin Haider,
- Abstract要約: 民間空域でのドローンの拡散は、緊急のセキュリティ上の懸念を引き起こしている。
2025年のVIPカップの課題に対応するため、我々は2ストリームのドローン監視フレームワークを提案する。
我々のアプローチでは、並列赤外(熱)および可視(RGB)データストリーム上に、独立してYou Only Look Once v11-nano (YOLOv11n)オブジェクト検出器をデプロイする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0903415485511869
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The proliferation of drones in civilian airspace has raised urgent security concerns, necessitating robust real-time surveillance systems. In response to the 2025 VIP Cup challenge tasks - drone detection, tracking, and payload identification - we propose a dual-stream drone monitoring framework. Our approach deploys independent You Only Look Once v11-nano (YOLOv11n) object detectors on parallel infrared (thermal) and visible (RGB) data streams, deliberately avoiding early fusion. This separation allows each model to be specifically optimized for the distinct characteristics of its input modality, addressing the unique challenges posed by small aerial objects in diverse environmental conditions. We customize data preprocessing and augmentation strategies per domain - such as limiting color jitter for IR imagery - and fine-tune training hyperparameters to enhance detection performance under conditions of heavy noise, low light, and motion blur. The resulting lightweight YOLOv11n models demonstrate high accuracy in distinguishing drones from birds and in classifying payload types, all while maintaining real-time performance. This report details the rationale for a dual-modality design, the specialized training pipelines, and the architectural optimizations that collectively enable efficient and accurate drone surveillance across RGB and IR channels.
- Abstract（参考訳）: 民間空域におけるドローンの拡散は、緊急のセキュリティ上の懸念を引き起こし、堅牢なリアルタイム監視システムを必要としている。
2025年のVIPカップの課題 – ドローン検出,追跡,ペイロード識別 – に対応するため,我々は,デュアルストリームドローン監視フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、独立してYou Only Look Once v11-nano (YOLOv11n)オブジェクト検出器を並列赤外(熱)および可視(RGB)データストリーム上に展開し、早期融合を意図的に回避する。
この分離により、各モデルはその入力モダリティの異なる特性に特異的に最適化することができ、様々な環境条件下で小さな空中物体がもたらす固有の課題に対処することができる。
我々は、高ノイズ、低照度、運動ぼけなどの条件下で検出性能を高めるために、領域ごとのデータ前処理と拡張戦略(赤外線画像の色ジッタの制限など)をカスタマイズする。
その結果、軽量なYOLOv11nモデルは、ドローンを鳥と区別し、ペイロードタイプを分類し、全てリアルタイムのパフォーマンスを維持しながら、高い精度を示す。
本報告では、デュアルモダリティ設計の根拠、特殊なトレーニングパイプライン、RGBおよびIRチャネルを横断する効率的かつ正確なドローン監視を可能にするアーキテクチャ最適化について詳述する。
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