Core Concepts
動的ビジョンセンサーを使用した高速な無人航空機検出の可能性
Abstract
この記事は、2024年IEEE国際計測技術会議(I2MTC)の論文として受理されました。ETHチューリッヒの情報技術および電気工学部に所属する著者らによって、動的ビジョンセンサーを使用した高速な無人航空機(UAV)検出手法が提案されています。
概要:
UAVのプライバシーと安全保障への脅威から、UAVの予防と検出が重要。
DVSは低遅延物体検出に適しており、RGBカメラよりも優れた性能を発揮。
F-UAV-DはDVSを活用し、低照明や高速移動シーンでもRGB入力よりも優れた性能を示す。
方法:
UAV検出手法の比較(アクティブ/パッシブ)
Event-to-frame変換によるデータ処理
YOLOv5-nanoによる深層学習モデルのトレーニング
システム全体のハードウェアおよびソフトウェア設定
結果:
Batchサイズが増加するとエネルギー消費量が低下し、推論時間も短縮。
Batch 4が最適なバランスであり、1フレームあたり約146 mJ消費。
推論遅延はBatch 16でも2倍程度であり、リアルタイム推論が可能。
Stats
F-UAV-Dは平均15W未満でドローンを検出可能。
リアルタイム推論では50ms未満かつCPUおよびGPUノードを活用。
Quotes
"Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are gaining popularity in civil and military applications."
"DVS generates an independent response to brightness changes for each pixel."