論文の概要: VAD4Space: Visual Anomaly Detection for Planetary Surface Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13993v1
- Date: Sat, 14 Mar 2026 15:42:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.529829
- Title: VAD4Space: Visual Anomaly Detection for Planetary Surface Imagery
- Title（参考訳）: VAD4Space:惑星表面画像の視覚異常検出
- Authors: Fabrizio Genilotti, Arianna Stropeni, Francesco Borsatti, Manuel Barusco, Davide Dalle Pezze, Gian Antonio Susto,
- Abstract要約: 惑星探査における自動発見の枠組みとして視覚異常検出について検討する。
実際の惑星画像に対する最新の特徴量に基づくVAD手法の実証評価を行った。
この研究は実践的なベンチマークを確立し、様々なミッションクリティカルなアプリケーションをサポートするためのオープンワールド認識システムの可能性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.629206528012052
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Space missions generate massive volumes of high-resolution orbital and surface imagery that far exceed the capacity for manual inspection. Detecting rare phenomena is scientifically critical, yet traditional supervised learning struggles due to scarce labeled examples and closed-world assumptions that prevent discovery of genuinely novel observations. In this work, we investigate Visual Anomaly Detection (VAD) as a framework for automated discovery in planetary exploration. We present the first empirical evaluation of state-of-the-art feature-based VAD methods on real planetary imagery, encompassing both orbital lunar data and Mars rover surface imagery. To support this evaluation, we introduce two benchmarks: (i) a lunar dataset derived from Lunar Reconnaissance Orbiter Camera Narrow Angle imagery, comprising of fresh and degraded craters as anomalies alongside normal terrain; and (ii) a Mars surface dataset designed to reflect the characteristics of rover-acquired imagery. We evaluate multiple VAD approaches with a focus on computationally efficient, edge-oriented solutions suitable for onboard deployment, applicable to both orbital platforms surveying the lunar surface and surface rovers operating on Mars. Our results demonstrate that feature-based VAD methods can effectively identify rare planetary surface phenomena while remaining feasible for resource-constrained environments. By grounding anomaly detection in planetary science, this work establishes practical benchmarks and highlights the potential of open-world perception systems to support a range of mission-critical applications, including tactical planning, landing site selection, hazard detection, bandwidth-aware data prioritization, and the discovery of unanticipated geological processes.
- Abstract（参考訳）: 宇宙ミッションでは、高解像度の軌道画像と表面画像が大量に生成され、手動検査の能力を超えている。
稀な現象を検出することは科学的に重要であるが、真に新しい観測の発見を防ぐために、ラベル付き例やクローズドワールドの仮定が不足しているため、従来の教師付き学習は困難である。
本研究では,惑星探査における自動発見の枠組みとして,視覚異常検出(VAD)について検討する。
本研究では,火星探査機の月面画像と月面データの両方を包含する実惑星画像に対して,最先端の特徴に基づくVAD手法の実証実験を行った。
この評価をサポートするために,2つのベンチマークを導入する。
一 通常の地形にそって、新旧のクレーターを異常として構成した月面衛星カメラ狭角画像から得られた月面データセット
(ii)ローバー取得画像の特徴を反映した火星表面データセット。
月面を探査する軌道プラットフォームと火星で運用する表面ローバーの両方に適用可能な,計算効率のよいエッジ指向のソリューションに焦点をあてて,複数のVODアプローチを評価した。
提案手法は,資源制約環境下では有効でありながら,希少な惑星表面現象を効果的に同定できることを示す。
この研究は、惑星科学における異常検出を基礎として、実用的なベンチマークを確立し、戦術計画、着陸地点の選択、ハザード検出、帯域認識データ優先順位付け、予期しない地質過程の発見など、様々なミッションクリティカルな応用をサポートするオープンワールド認識システムの可能性を強調する。
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