UAV Object Detection and Positioning in a Mining Industrial Metaverse with Custom Geo-Referenced Data

要約

鉱業部門は、運用効率、安全性、データ駆動型の意思決定を改善するために、デジタルツールをますます採用しています。
重要な課題の1つは、抽出計画やオンサイトモニタリングなどのコアアクティビティをサポートするために、高解像度の地理参照空間情報の信頼できる獲得です。
この作業では、UAVベースのセンシング、LIDAR地形モデリング、およびディープラーニングベースのオブジェクト検出を組み合わせて、オープンピットマイニング環境の空間的に正確な情報を生成する統合システムアーキテクチャを提示します。
提案されたパイプラインには、地理参照、3D再構成、およびオブジェクトのローカリゼーションが含まれ、構造化された空間出力を産業用デジタルツインプラットフォームに統合できるようにします。
従来の静的測量方法とは異なり、このシステムは、現実世界の産業コンテキストでの展開に適したモジュラーコンポーネントを使用して、より高いカバレッジと自動化の可能性を提供します。
現在の実装は飛行後のバッチモードで動作しますが、リアルタイム拡張機能の基礎を築きます。
このシステムは、状況認識とインフラストラクチャの安全性をサポートするスケーラブルでフィールドに検証された地理空間データワークフローを実証することにより、マイニングにおけるAI強化リモートセンシングの開発に貢献します。

要約(オリジナル)

The mining sector increasingly adopts digital tools to improve operational efficiency, safety, and data-driven decision-making. One of the key challenges remains the reliable acquisition of high-resolution, geo-referenced spatial information to support core activities such as extraction planning and on-site monitoring. This work presents an integrated system architecture that combines UAV-based sensing, LiDAR terrain modeling, and deep learning-based object detection to generate spatially accurate information for open-pit mining environments. The proposed pipeline includes geo-referencing, 3D reconstruction, and object localization, enabling structured spatial outputs to be integrated into an industrial digital twin platform. Unlike traditional static surveying methods, the system offers higher coverage and automation potential, with modular components suitable for deployment in real-world industrial contexts. While the current implementation operates in post-flight batch mode, it lays the foundation for real-time extensions. The system contributes to the development of AI-enhanced remote sensing in mining by demonstrating a scalable and field-validated geospatial data workflow that supports situational awareness and infrastructure safety.

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