論文の概要: ODD-SEC: Onboard Drone Detection with a Spinning Event Camera
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06265v1
- Date: Fri, 06 Mar 2026 13:30:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-09 13:17:45.794284
- Title: ODD-SEC: Onboard Drone Detection with a Spinning Event Camera
- Title（参考訳）: ODD-SEC:回転イベントカメラ搭載のドローン検出
- Authors: Kuan Dai, Hongxin Zhang, Sheng Zhong, Yi Zhou,
- Abstract要約: 移動キャリアへの展開を目的としたリアルタイムドローン検知システムを提案する。
システムは回転イベントベースのカメラを使用し、360度水平視野を提供し、検出されたドローンのベアリング推定を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.195358584956091
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid proliferation of drones requires balancing innovation with regulation. To address security and privacy concerns, techniques for drone detection have attracted significant attention.Passive solutions, such as frame camera-based systems, offer versatility and energy efficiency under typical conditions but are fundamentally constrained by their operational principles in scenarios involving fast-moving targets or adverse illumination.Inspired by biological vision, event cameras asynchronously detect per-pixel brightness changes, offering high dynamic range and microsecond-level responsiveness that make them uniquely suited for drone detection in conditions beyond the reach of conventional frame-based cameras.However, the design of most existing event-based solutions assumes a static camera, greatly limiting their applicability to moving carriers--such as quadrupedal robots or unmanned ground vehicles--during field operations.In this paper, we introduce a real-time drone detection system designed for deployment on moving carriers. The system utilizes a spinning event-based camera, providing a 360° horizontal field of view and enabling bearing estimation of detected drones. A key contribution is a novel image-like event representation that operates without motion compensation, coupled with a lightweight neural network architecture for efficient spatiotemporal learning. Implemented on an onboard Jetson Orin NX, the system can operate in real time. Outdoor experimental results validate reliable detection with a mean angular error below 2° under challenging conditions, underscoring its suitability for real-world surveillance applications. We will open-source our complete pipeline to support future research.
- Abstract（参考訳）: ドローンの急速な普及は、イノベーションと規制のバランスをとる必要がある。
セキュリティとプライバシの懸念に対処するため、ドローン検出のための技術は大きな注目を集めている。フレームカメラベースのシステムなど、一般的な条件下での汎用性とエネルギー効率を提供するが、その運用原則によって基本的に制約されている。生物学的ビジョンにヒントを得て、イベントカメラは、ピクセルごとの明るさ変化を非同期に検出し、従来のフレームベースのカメラの範囲を超えた条件下でドローン検出にユニークなダイナミックレンジとマイクロ秒レベルの応答性を提供する。しかし、既存のイベントベースのソリューションの設計では、静的カメラを前提としており、四足歩行ロボットや無人車両のフィールド操作など、キャリアの移動に大きく制限される。この記事では、ドローンのリアルタイム検出システムについて紹介する。
システムは回転するイベントベースのカメラを使用し、360度水平視野を提供し、検出されたドローンのベアリング推定を可能にする。
重要な貢献は、効率的な時空間学習のための軽量ニューラルネットワークアーキテクチャと組み合わせて、動き補償なしで動作する、画像のような新しいイベント表現である。
搭載されたJetson Orin NXに実装され、システムはリアルタイムで動作することができる。
屋外実験では,2°以下の平均角誤差による信頼性検出を困難条件下で検証し,現実の監視アプリケーションに適合することを示す。
今後の研究をサポートするために、完全なパイプラインをオープンソースにします。
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