SPARK:利用空间环境知识的航天器识别
计算机视觉与模式识别
2021-04-15 v2 机器学习
摘要
本文提出 SPARK 数据集作为一个全新的独特空间目标多模态图像数据集。基于图像的目标识别是空间态势感知的重要组成部分,特别是对于在轨服务、主动碎片清除和卫星编队等应用。然而,缺乏足够的标注空间数据限制了开发数据驱动的航天器识别方法的研究工作。SPARK 数据集在逼真的空间仿真环境下生成,针对不同轨道场景在感知条件上具有很大的多样性。它提供每种模态约 15 万张图像,包括 RGB 和深度,以及航天器和碎片的 11 个类别。该数据集为在太空感知条件下基准测试并进一步开发目标识别、分类和检测算法,以及多模态 RGB-深度方法提供了机会。初步实验评估验证了数据的相关性,并突出了空间环境特有的具有挑战性的有趣场景。
引用
@article{arxiv.2104.05978,
title = {SPARK: SPAcecraft Recognition leveraging Knowledge of Space Environment},
author = {Mohamed Adel Musallam and Kassem Al Ismaeil and Oyebade Oyedotun and Marcos Damian Perez and Michel Poucet and Djamila Aouada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.05978},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 7 figures