| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-11-11 |
| タイトル |
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タイトル |
ドローンの自律飛行のための赤外線画像から深度画像の生成 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ドローン |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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立命館大学大学院理工学研究科 |
| 著者所属 |
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立命館大学大学院理工学研究科／日本学術振興会 |
| 著者所属 |
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立命館大学大学院理工学研究科 |
| 著者所属 |
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立命館大学大学院理工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Ritsumeikan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Ritsumeikan University / JSPS |
| 著者所属(英) |
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en |
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Ritsumeikan University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Ritsumeikan University |
| 著者名 |
嶋田, 知泰
西川, 広記
孔, 祥博
冨山, 宏之
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本論文では，ドローンの夜間飛行における衝突を回避するために，赤外線カメラの画像から深度画像を生成する手法を提案する．ドローンの最高飛行速度は一般的に約 22.2m/s であり，安全に飛行するためには長距離の深度情報が必要となる．しかし，長距離測定可能な深度カメラはドローンに搭載するには重量が大きく，ドローンが安定して飛行することが困難である．本論文では，Pix2Pix という条件付き敵対生成的ネットワークの一種であるモデルを使用し，赤外線カメラから長距離測定可能な深度画像の生成を行う．モデルの学習に用いたデータセットはフライトシミュレータの 1 つである AirSim を使用し，収集したデータセットを用いて学習されたモデルによって，現実の赤外線カメラから深度画像の生成を可能としている．提案手法の有効性を PSNR と SSIM の観点から評価する．また，夜間に赤外線カメラから取得した画像を用いて深度画像を生成して視覚的な評価を行う．さらに提案手法をフライトシミュレータに活用し衝突回避に対する有効性を評価する． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12149313 |
| 書誌情報 |
研究報告組込みシステム（EMB）
巻 2021-EMB-58,
号 2,
p. 1-6,
発行日 2021-11-11
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-868X |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-EMB21058002.pdf (4.7 MB)
