用于识别无人机安全着陆区的图像分割
计算机视觉与模式识别
2022-03-14 v1
摘要
城市地区的配送服务显著增加，且 Jeff Bezos 声称 Amazon 运送的订单中有 86% 重量低于 5 磅，因此正是研究经济型方法以实现配送流程最后阶段自动化的时机。随着爱尔兰初创公司 `Manna' 和马耳他 `Skymax' 等半自主无人机配送服务的出现，配送旅程的最后一步仍是最难自动化的。本文研究利用无人机上单个 RGB 相机捕获的简单图像来区分安全与不安全着陆区。我们研究语义图像分割框架作为识别安全着陆区的方法，并展示了在最小化所需传感器数量的轻量级模型的准确性。通过处理图像而非视频，我们减少了无人机识别安全着陆区所需的能量，且无需人工干预。
引用
@article{arxiv.2111.14557,
title = {Image Segmentation to Identify Safe Landing Zones for Unmanned Aerial Vehicles},
author = {Joe Kinahan and Alan F. Smeaton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.14557},
year = {2022}
}
备注
12 pages, to appear in Proceedings of the 29th Irish Conference on Artificial Intelligence and Cognitive Science AICS'2021, December 2021