論文の概要: ScalLoc: Continuous Oblique Thermal UAV Geo-Localization with a 2D Satellite Map
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.14866v1
- Date: Sat, 10 Oct 2026 12:35:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-20 11:21:25.523793
- Title: ScalLoc: Continuous Oblique Thermal UAV Geo-Localization with a 2D Satellite Map
- Title（参考訳）: ScalLoc: 2次元衛星マップによる連続斜め熱UAV測位
- Abstract要約: クロスモーダル・サーマルジオローカライゼーション (TG) は、地球航法衛星システム (GNSS) における無人航空機 (UAV) の照明・ローバスト位置決めソリューションを提供する。
既存の熱測地法は主に近海観測に焦点をあてるか、地図側標高の先行に頼っている。
ScalLocは、連続した斜め熱UAV位置定位のためのスケールアラインな局所マップ位置定位フレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.349041611722266
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cross-modal Thermal Geo-localization (TG) provides an illumination-robust positioning solution for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in Global Navigation Satellite System (GNSS)-denied environments. However, existing thermal geo-localization methods mainly focus on near-nadir observations or depend on map-side elevation priors, limiting their applicability to continuous oblique thermal localization with only geo-referenced 2D satellite maps. To address this problem, we propose ScalLoc, a scale-aligned local-to-map localization framework for continuous oblique thermal UAV geo-localization. ScalLoc follows a reconstruction--refinement--anchoring--propagation design: it reconstructs local window geometry from thermal sequences, refines camera poses using track-based pose optimization, adaptively anchors each window to the satellite map, and propagates validated states to recover frame-level global trajectories. To support systematic evaluation, we construct Thermal-Oblique, a real thermal UAV sequence dataset containing 216 urban and rural day--night trajectories and 28,112 thermal frames with frame-level annotations. Extensive experiments demonstrate that ScalLoc reduces the mean localization error from 112.69 m to 26.97 m compared with the VGGT-only configuration, corresponding to a 76.07% reduction, and achieves the lowest frame-weighted mean position error among the compared methods. These results demonstrate the feasibility of continuous oblique thermal geo-localization using only lightweight 2D satellite maps, without requiring digital surface models or preconstructed 3D maps. Code and dataset are available at https://github.com/FloralHercules/ScalLoc.
- Abstract（参考訳）: クロスモーダル・サーマルジオローカライゼーション (TG) は、地球航法衛星システム (GNSS) における無人航空機 (UAV) の照明・ローバスト位置決めソリューションを提供する。
しかし、既存の熱的ジオローカライゼーション法は、主に近海観測、または地図側標高の先行値に依存しており、ジオレファレンスされた2次元衛星地図のみによる連続的な斜め熱局在化の適用性を制限する。
この問題に対処するため、我々は、連続した斜め熱UAV測位のためのスケール整列型局所マップローカライゼーションフレームワークであるScalLocを提案する。
ScalLocは、サーマルシーケンスから局所窓形状を再構築し、トラックベースのポーズ最適化を使用してカメラのポーズを洗練し、各ウィンドウを衛星マップに適応的に固定し、検証された状態を伝播してフレームレベルのグローバルな軌跡を復元する。
本研究では,216の都市・農村の昼行路と28,112の熱フレームとフレームレベルのアノテーションを含む実熱UAVシークエンスデータセットであるTherial-Obliqueを構築した。
大規模な実験により、ScalLocはVGGTのみの構成と比較して平均位置誤差を112.69mから26.97mに減らし、76.07%の削減を実現した。
これらの結果は、デジタル表面モデルや事前構築された3Dマップを必要とせず、軽量な2次元衛星地図のみを用いて、連続的な斜め熱ジオロケーションの実現可能性を示している。
コードとデータセットはhttps://github.com/FloralHercules/ScalLoc.comで公開されている。
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