論文の概要: A Paired RGB-Sonar Dataset for Fish Monitoring with Consumer Sonar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.23759v1
• Date: Fri, 16 Oct 2026 17:01:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 00:56:08.029881
• Title: A Paired RGB-Sonar Dataset for Fish Monitoring with Consumer Sonar
• Title（参考訳）: 消費者ソナーによる魚のモニタリングのためのペアリングRGBソナーデータセット
• Abstract要約: ソナーは、暗さと濁った水のために光学的イメージングが効果がない環境で水中での観察を可能にする。 我々はHuntington and Caltech Koi RGB and Sonar dataset (HaCKRS)を紹介した。 このデータセットには、時間的にマッチしたフレームペアが105,000以上あり、4つの範囲と向きの配置で約3.3時間にわたって記録されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.051446549851844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imaging sonar enables underwater observation in conditions where optical imaging is ineffective due to darkness and turbid water. However, imaging-sonar systems previously used for ecological monitoring have typically been expensive, limiting their accessibility. Consumer forward-looking sonar has the potential to make fish monitoring more accessible, but its noisy imagery makes annotation and the development of automated methods challenging. We introduce the Huntington and Caltech Koi RGB and Sonar dataset (HaCKRS), which pairs Garmin LiveScope imaging-sonar recordings with top-down RGB video of koi carp. The dataset contains more than 105,000 temporally matched frame pairs, spanning approximately 3.3 hours of recordings across four range and orientation configurations. We provide frame-wise metadata, sonar geometry and coordinate information, synchronization data for all four configurations, and planar registration for the three horizontal configurations. The release focuses on paired observations and calibration rather than task-specific fish annotations. We intend HaCKRS to support annotation and the development of fish detection, tracking, and counting methods, and investigations into the potential of consumer sonar for ecological monitoring.
• Abstract（参考訳）: ソナーは、暗さと濁った水のために光学的イメージングが効果がない環境で水中での観察を可能にする。 しかし、以前は生態モニタリングに用いられていた画像ソナーシステムは通常高価であり、アクセシビリティが制限されている。 消費者の前方に見えるソナーは、魚のモニタリングをよりアクセスしやすくする能力を持っているが、そのノイズの多い画像は、アノテーションや自動手法の開発を困難にしている。 我々はHuntington and Caltech Koi RGB and Sonar dataset (HaCKRS)を紹介した。 このデータセットには、時間的にマッチしたフレームペアが105,000以上あり、4つの範囲と向きの配置で約3.3時間にわたって記録されている。 フレーム単位のメタデータ,ソナー幾何および座標情報,4つの構成の同期データ,および3つの水平配置の平面登録を提供する。 このリリースは、タスク固有の魚のアノテーションではなく、ペア化された観察と校正に焦点を当てている。 本研究では,HCKRSが魚類検出・追跡・数え方の開発を支援し,生態モニタリングにおける消費者ソナーの可能性について検討する。

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