要約
無人航空機 (UAV) の正確な地理的位置特定は、捜索救助活動、送電線検査、環境モニタリングなどの屋外用途にとって非常に重要です。
全地球航法衛星システム (GNSS) 信号には干渉やなりすましに対する脆弱性があるため、自律航法のための追加の堅牢な位置特定方法の開発が必要です。
オンボードカメラと基準衛星地図を活用したビジュアル地理位置特定 (VG) は、絶対的な位置特定のための有望なソリューションを提供します。
特に、熱画像と衛星データベースの間の画像ベースのマッチングに依存する熱地理位置特定 (TG) は、効果的な夜間位置特定のために赤外線カメラを利用することで際立っています。
しかし、現在の TG アプローチの効率と有効性は、衛星地図上の高密度のサンプリングと熱クエリ画像内の幾何学的ノイズによって妨げられています。
これらの課題を克服するために、粗いものから細かいものへの深いホモグラフィー推定法を採用した新しい UAV 熱地理位置推定アプローチである STHN を導入します。
この方法は、不明瞭なテクスチャや自己相似パターンが存在するにもかかわらず、熱画像と衛星画像の間のサイズ比が 11\% という困難な場合でも、UAV の最後に知られた位置から半径 512 メートル以内で信頼性の高い熱地理位置特定を達成します。
さらに、私たちの研究が、UAV の熱地理位置特定パフォーマンスと、野生の低視程条件下での幾何学的ノイズに対する堅牢性をどのように大幅に強化するかを示します。
コードは公開されています。
要約(オリジナル)
Accurate geo-localization of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is crucial for outdoor applications including search and rescue operations, power line inspections, and environmental monitoring. The vulnerability of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) signals to interference and spoofing necessitates the development of additional robust localization methods for autonomous navigation. Visual Geo-localization (VG), leveraging onboard cameras and reference satellite maps, offers a promising solution for absolute localization. Specifically, Thermal Geo-localization (TG), which relies on image-based matching between thermal imagery with satellite databases, stands out by utilizing infrared cameras for effective nighttime localization. However, the efficiency and effectiveness of current TG approaches, are hindered by dense sampling on satellite maps and geometric noises in thermal query images. To overcome these challenges, we introduce STHN, a novel UAV thermal geo-localization approach that employs a coarse-to-fine deep homography estimation method. This method attains reliable thermal geo-localization within a 512-meter radius of the UAV’s last known location even with a challenging 11\% size ratio between thermal and satellite images, despite the presence of indistinct textures and self-similar patterns. We further show how our research significantly enhances UAV thermal geo-localization performance and robustness against geometric noises under low-visibility conditions in the wild. The code is made publicly available.
arxiv情報
| 著者 | Jiuhong Xiao,Ning Zhang,Daniel Tortei,Giuseppe Loianno |
| 発行日 | 2024-08-19 18:06:48+00:00 |
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