論文の概要: Pattern-Derived Visual Swarm Games: Multi-Scale Drone-Vision States for Interception and Sustainability Audits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23575v1
- Date: Wed, 08 Jul 2026 02:30:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.330209
- Title: Pattern-Derived Visual Swarm Games: Multi-Scale Drone-Vision States for Interception and Sustainability Audits
- Title（参考訳）: パターン駆動型ビジュアルスウォームゲーム: インターセプションとサステナビリティ監査のためのマルチスケールドローンビジョンステート
- Abstract要約: ドローンビジョンのアノテーションストリームを,物理的なドローンを制御することなく,仮想球技状態に変換する。
決定論的プローブは、有界能力ベクトル、画像空間形成、有限ゼロサムペイオフ、人間の可読性オーバーレイを生成する。
監査は6時間6warm$から32時間32ドル32ドルまでスケールし、ストック、疲労、適応、露出、ストレス、予算、データ成長、モデル改善、エントロピー予算状態変数を繰り返すマルコフ層を追加する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2864713389096699
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We convert drone-vision annotation streams into virtual swarm-game states without controlling physical drones. VisDrone and UAVSwarm metadata are compressed into a Bloom representation; deterministic probes produce bounded capability vectors, image-space formations, finite zero-sum payoffs, and human-readable visual overlays. The audit scales from $6\times 6$ to $32\times 32$ finite games and adds a repeated Markov layer with stock, fatigue, adaptation, exposure, stress, budget, data-growth, model-improvement, and entropy-budget state variables. Local screen tuning raises robust screen security from $0.526$ to $0.593$, and the $32\times 32$ tuned screen reaches value $0.616$. A field readout audit shows that fixed-pixel rasters do not improve monotonically: $128\times 128$ accuracy is $67.2\%$ and hotspot error is $0.136$. The diagnosed error is shrinking image-plane bandwidth. A finite empirical-risk encoder over scale-normalized Gaussian bandwidths selects a scale-normalized encoder with $λ=1.50$, reaching $77.6\%$ accuracy at $128\times 128$ and reducing joint loss by $0.185$. A server-side audit checks $16{,}777{,}216$ target-localization states, and a 32-round repeated-game audit over $16{,}777{,}216$ trajectories selects a budget-adaptive policy with value $0.461$.
- Abstract（参考訳）: ドローンビジョンのアノテーションストリームを,物理的なドローンを制御することなく,仮想球技状態に変換する。
VisDroneとUAVSwarmのメタデータはブルーム表現に圧縮され、決定論的プローブは有界能力ベクトル、画像空間形成、有限ゼロサムペイオフ、人間の可読性オーバーレイを生成する。
監査は6\times 6$から32\times 32$の有限ゲームまでスケールし、ストック、疲労、適応、露出、ストレス、予算、データ成長、モデル改善、エントロピー予算状態変数を繰り返すマルコフ層を追加します。
ローカルスクリーンチューニングは、0.526$から0.593$に堅牢なスクリーンセキュリティを高め、32$チューニングされた32$は、0.616$に到達した。
フィールド読み出し監査では、固定画素ラスターは単調に改善しないことが示されている:128\times 128$精度は67.2\%、ホットスポットエラーは0.136$である。
診断されたエラーは、画像プレーンの帯域幅を縮小している。
スケール正規化ガウス帯域上の有限経験リスクエンコーダは、λ=1.50$のスケール正規化エンコーダを選択し、$7.6\%の精度を128\times 128$で7.6\%、関節損失を$0.185$とする。
サーバ側の監査は116{,}777{,}216$ターゲットローカライゼーションステートをチェックし、32ラウンドのゲーム監査は16{,}777{,}216$トラジェクトリが0.461$の予算適応ポリシーを選択する。
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