要約
無人航空機 (UAV) の正確な地理位置特定は、捜索救助活動、送電線検査、環境モニタリングなどのさまざまな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。
具体的には、赤外線カメラを利用して効果的な夜間位置特定を行うことで、熱画像と衛星データベース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) が際立っています。
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、この論文では、粗いから細かい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 を紹介します。
この方法は、熱画像に不明瞭なテクスチャが存在し、両方のスペクトルに自己相似パターンが存在するにもかかわらず、衛星画像と熱画像の間に 11% の重なり合いがあるにもかかわらず、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。
。
私たちの研究により、UAV の熱による地理位置特定のパフォーマンスと、野生の低視程条件下での幾何学的ノイズの影響に対する堅牢性が大幅に向上します。
コードは公開されます。
要約(オリジナル)
Accurate geo-localization of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is crucial for a variety of 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 night-time 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, in this paper, 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% overlap between satellite and thermal images, despite the presence of indistinct textures in thermal imagery and self-similar patterns in both spectra. Our research significantly enhances UAV thermal geo-localization performance and robustness against the impacts of geometric noises under low-visibility conditions in the wild. The code will be made publicly available.
arxiv情報
| 著者 | Jiuhong Xiao,Ning Zhang,Daniel Tortei,Giuseppe Loianno |
| 発行日 | 2024-05-30 20:41:12+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google