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J-GLOBAL ID：202202223834150225   整理番号：22A1165352

ドローンの自律飛行のための単眼赤外線画像からの深さ推定【JST・京大機械翻訳】

Depth Estimation from Monocular Infrared Images for Autonomous Flight of Drones

著者 (4件)： Shimada Tomoyasu (Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University,Japan) ,  Nishikawa Hiroki (Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University,Japan) ,  Kong Xiangbo (Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University,Japan) ,  Tomiyama Hiroyuki (Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan University,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEIC  ページ： 1-6  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ドローンの夜間飛行に対する衝突を避けるため,赤外線カメラの画像から深さ推定法を提案した。ドローンの最も高い飛行速度は一般に22.2m/sであり,長距離情報が利用できないならば,長距離情報は夜間飛行にとって重大であり,高速におけるドローン飛翔は衝突する傾向がある。しかし,長い測定可能な距離を有する深さカメラは,ドローンにあまり重すぎる。本研究では,一種の条件的生成敵対ネットワーク(CGAN)であるPix2Pixを適用し,赤外線カメラから奥行き画像を生成する。モデルは飛行シミュレータの1つであるAirSimを利用して訓練された。Airsimは,仮想環境において100メートルにわたって赤外線と深さ画像の両方を取ることができ,そして,著者らのモデルは,一般的深さカメラによって撮影された画像より,より長い距離情報を提供する深さ画像を生成した。著者らは,AirSimにおける試験画像を用いて,PSNRとSSIMに関して提案した方法の有効性を評価した。さらに,提案方法を飛行シミュレーションに用いて,衝突回避の有効性を評価した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  *赤外線 ,  ネットワーク ,  フライトシミュレータ ,  赤外線カメラ ,  *無人機 ,  *単眼 ,  *飛翔 ,  *赤外線画像 ,  有効性 ,  飛行シミュレーション ,  衝突回避
準シソーラス用語： 仮想環境 ,  長距離 ,  深度画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ドローン ,  自律飛行 ,  単眼 ,  赤外線画像 ,  推定