論文の概要: Deep Learning Based Multi-Level Classification for Aviation Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07019v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 15:49:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.360716
• Title: Deep Learning Based Multi-Level Classification for Aviation Safety
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく航空安全のためのマルチレベル分類
• Authors: Elaheh Sabziyan Varnousfaderani, Syed A. M. Shihab, Jonathan King,
• Abstract要約: 鳥の攻撃は航空安全にとって重大な脅威となり、しばしば命が失われ、航空機の損傷が激しく、経済的にかなりのコストがかかる。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像に基づく鳥分類フレームワークを提案する。 CNNは鳥類の種を識別し、正確な飛行経路予測のために種特異的な予測モデルに重要な入力を提供するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bird strikes pose a significant threat to aviation safety, often resulting in loss of life, severe aircraft damage, and substantial financial costs. Existing bird strike prevention strategies primarily rely on avian radar systems that detect and track birds in real time. A major limitation of these systems is their inability to identify bird species, an essential factor, as different species exhibit distinct flight behaviors, and altitudinal preference. To address this challenge, we propose an image-based bird classification framework using Convolutional Neural Networks (CNNs), designed to work with camera systems for autonomous visual detection. The CNN is designed to identify bird species and provide critical input to species-specific predictive models for accurate flight path prediction. In addition to species identification, we implemented dedicated CNN classifiers to estimate flock formation type and flock size. These characteristics provide valuable supplementary information for aviation safety. Specifically, flock type and size offer insights into collective flight behavior, and trajectory dispersion . Flock size directly relates to the potential impact severity, as the overall damage risk increases with the combined kinetic energy of multiple birds.
• Abstract（参考訳）: 鳥の攻撃は航空安全にとって重大な脅威となり、しばしば命が失われ、航空機の損傷が激しく、経済的にかなりのコストがかかる。 既存のバードストライク防止戦略は、主にリアルタイムで鳥を検出し追跡する鳥レーダーシステムに依存している。 これらのシステムの主な制限は、異なる種が異なる飛行行動を示すため、鳥種を特定することができないことである。 この課題に対処するために,コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像ベース鳥類分類フレームワークを提案する。 CNNは鳥類の種を識別し、正確な飛行経路予測のために種特異的な予測モデルに重要な入力を提供するように設計されている。 種同定に加えて,Flock生成タイプとFlockサイズを推定する専用CNN分類器を実装した。 これらの特徴は航空安全のために貴重な補助情報を提供する。 特に、フロックタイプとサイズは、集合的な飛行行動や軌道分散に関する洞察を提供する。 群れの大きさは、複数の鳥類の運動エネルギーが組み合わさって全体の損傷リスクが増加するにつれて、潜在的影響の重大さに直接関係している。

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