論文の概要: Multi-Session Multimodal Underwater Mapping with Acoustic and Optical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.17929v1
• Date: Tue, 15 Sep 2026 23:37:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.574994
• Title: Multi-Session Multimodal Underwater Mapping with Acoustic and Optical Imaging
• Title（参考訳）: 音響・光学画像を用いたマルチセッションマルチモーダル水中マッピング
• Abstract要約: 本稿では,因子グラフの最適化に基づくマルチセッション・マルチモーダル水中マッピングフレームワークを提案する。 提案手法は、カタルーニャ沿岸で収集された実世界のデータセットで検証された。 結果は、最適化されていないベースラインと厳密なアライメントベースラインの両方に対して、マップの一貫性が測定可能な改善を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate seafloor mapping is essential for marine science, archaeology, and environmental monitoring. However, integrating data from different sensors, such as side-scan sonar and optical cameras, collected across separate survey sessions, remains challenging due to positioning drift and sensor offsets. This paper presents a multi-session, multimodal underwater mapping framework based on factor graph optimization. The method jointly optimizes vehicle trajectories, 3D landmark positions, sensor extrinsics, and per-session global alignment transformations. By combining rigid inter-session corrections with local trajectory deformations, it compensates for both inter-session offsets and intra-session distortions from accumulated navigation errors. The proposed methodology was validated on real-world datasets collected along the Catalan coast. Results show measurable improvements in map consistency over both unoptimized and rigid-alignment baselines across all metrics, including Pixel Accuracy and mean Intersection over Union. The method achieves a 3.4% improvement in pixel accuracy over the unoptimized baseline, corresponding to improved semantic labelling across approximately 14700 $\text{m}^2$ of mapped area. Qualitative results further show consistent co-registration between sonar and optical maps, even in the presence of significant trajectory distortions and inter-session misalignments. These findings demonstrate the potential of the proposed framework to generate coherent multimodal seafloor maps from heterogeneous underwater surveys.
• Abstract（参考訳）: 正確な海底マッピングは海洋科学、考古学、環境モニタリングに不可欠である。 しかし、サイドスキャンソナーや光学カメラなどの異なるセンサーからのデータを別の調査セッションに集めて統合することは、ドリフトやセンサーオフセットの位置決めによって依然として困難である。 本稿では,因子グラフの最適化に基づくマルチセッション・マルチモーダル水中マッピングフレームワークを提案する。 本手法は, 車両軌道, 3次元ランドマーク位置, センサ外部特性, セッションごとのグローバルアライメント変換を共同で最適化する。 厳密なセッション間補正と局所軌道変形を組み合わせることで、蓄積されたナビゲーションエラーからセッション間オフセットとセッション内歪みの両方を補償する。 提案手法は、カタルーニャ沿岸で収集された実世界のデータセットで検証された。 結果は、Pixelの正確性やUnionに対する平均インターセクションなど、すべてのメトリクスに対して、最適化されていないベースラインと厳格なアライメントベースラインの両方に対して、マップの一貫性が測定可能な改善であることを示している。 この手法は、最適化されていないベースラインに対して3.4%の精度向上を実現し、約14700ドルの\text{m}^2$にわたるセマンティックラベリングの改善に対応する。 定性的結果は、有意な軌跡歪みやセッション間ミスアライメントが存在する場合でも、ソナーと光学マップの一貫性のある共存を示す。 これらの結果は,不均一な海底調査からコヒーレントなマルチモーダル海底マップを作成するための枠組みの可能性を示している。

関連論文リスト

• Weakly Supervised Seafloor Segmentation for Seagrass Habitat Mapping in Side-Scan Sonar Imagery [0.0]
  海草の牧草地はブルーカーボンの生息地であり、その範囲をマッピングすることは海岸管理と炭素在庫にとって必須条件である。 弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークをSSSベントック生息地マッピングに適用する。 沿岸域の海草モニタリングに必要なスケールで, サイドスキャンソナーからの正確な, ラベル効率の高いベントック生息地マッピングが可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-25T15:55:49Z)
• FoundationGeo: Learning Spatial Pixel-Wise Fields for Monocular Metric Geometry [52.232826445242644]
  FoundationGeoは空間キャリブレーションと原則データ設計による相対的および計量的予測を橋渡しする。 ステージ1は DINOv3 で初期化することで高忠実なアフィン不変幾何モデルを学ぶ。 ステージ2は、メートル法推定のためのピクセルワイドキャリブレーションフィールドを導入することで、グローバルなスケーリングを越えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-13T14:10:01Z)
• Landsat-Sentinel-2 Algal Bloom Mapping Using Vision Transformers: Model Description, Implementation, and Examples [0.0]
  沿岸藻類の開花モニタリングには、ランドサット8/9とセンチネル2A/B/Cによって頻繁に、空間的詳細で、一貫した観測が必要である。 水生環境における彼らの使用は、スペクトル範囲が限られており、調和した反射率生成物が不足しているため、依然として困難である。 本研究では,30mLandsat-Sentinel-2画像を用いた視覚変換器を用いた沿岸藻類開花図の初成功例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-15T19:40:18Z)
• Surflo: Consistent 3D Surface Flow Model with Global State [57.57234680235885]
  Surfloは、方向付けられた3次元表面点を、ノイズからフローマッチングを通じて独立して表面へ輸送することでデコードする。 独立なポイント単位の復号化に固有の局所的不整合を抑制するために、光度勾配を注入することにより、推定時間誘導項が近傍の点と相関する。 Surfloは、サーフェスメトリクスのフィードフォワードベースラインにマッチし、数百のビューを必要とする最適化ベースのメソッドよりも桁違いに高速に動作し、グローバルなラテントと任意の解像度のデコーディングを組み合わせた唯一のフィードフォワードアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-11T17:48:38Z)
• Fusing Satellite Imagery and Planimetric Maps for Cross-View Localization [73.13365196885216]
  クロスビューのローカライゼーション手法は、主に衛星画像に空中モダリティとして依存している。 標準エンコーダを拡張した新しい融合モジュールを提案する。 その結果, 平均局所化誤差を30.13%削減した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-08T20:52:57Z)
• Honey, I Shrunk the Arc de Triomphe! [28.188906774039364]
  大規模データアグリゲーションにより,メートルスケール単分子形状推定が大幅に進展した。 現在の基礎モデルは「スケール崩壊」現象に悩まされており、遠くのランドマークや広大な風景は計量的に過小評価されている。 我々は、MetricScenesと呼ばれる、新しい計測基準付きインザワイルドデータセットをキュレートする。 我々のデータセット上の微調整MoGe-2はスケール崩壊を著しく軽減し、制約のないオープンドメインシーンにおいて優れた計量精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-01T15:28:13Z)
• Towards Versatile Opti-Acoustic Sensor Fusion and Volumetric Mapping [2.064612766965483]
  自動水中車両にはボリュームマッピングが不可欠である。 視覚に基づく知覚は高解像度のデータを提供するが、濁った状況では失敗する。 ソナーは光と濁りに強いが 解像度が低く 高さの曖昧さに悩まされている 本稿では,ステレオソナー対とモノクラーカメラを融合させて,様々な視認性条件下での安全なナビゲーションを実現するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-15T16:06:28Z)
• Stereovision Image Processing for Planetary Navigation Maps with Semi-Global Matching and Superpixel Segmentation [0.6610866298726173]
  本稿では,SGM(Semi-Global Matching)とスーパーピクセルベースの精細化を用いて,ブロックアーチファクトを緩和し,紛失した詳細を復元する。 提案手法は3つのデータセットで評価され,結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-06T08:53:10Z)
• View Consistent Purification for Accurate Cross-View Localization [59.48131378244399]
  本稿では,屋外ロボットのための微細な自己局在化手法を提案する。 提案手法は,既存のクロスビューローカライゼーション手法の限界に対処する。 これは、動的環境における知覚を増強する初めての疎視のみの手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T02:51:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。