แนวคิดหลัก
계절 및 조명 변화에 강인한 UAV 위치 추정을 위해 이미지 엣지 추출 및 신경망 기반 접근법을 제안한다.
บทคัดย่อ
본 연구에서는 UAV의 위치를 추정하기 위해 이미지 엣지 추출과 신경망 기반 접근법을 제안한다. 기존 방법들은 UAV 뷰와 지리 참조 이미지를 직접 비교하거나 오토인코더를 통해 임베딩을 생성하여 비교하는 방식을 사용했다. 그러나 이러한 방식은 계절 및 조명 변화에 취약한 문제가 있었다.
제안 방법은 이미지 엣지 추출 단계를 추가하여 이러한 문제를 해결한다. 엣지 정보는 기하학적 특징을 나타내므로 계절 및 조명 변화에 강인하다. 실험 결과, 엣지 기반 접근법이 기존 방법보다 위치 추정 정확도와 강인성이 크게 향상되었음을 보여준다. 특히 UAV의 방향 및 고도 변화에 대한 강인성이 크게 개선되었다.
또한 위치 추정 결과에 대한 신뢰도 기준을 제안하여 잘못된 위치 추정을 효과적으로 제거할 수 있다.
สถิติ
UAV 뷰와 참조 이미지 간 최대 유사도와 두 번째 최대 유사도의 비율이 1.13 이상일 때 위치 추정 결과를 신뢰할 수 있다.
คำพูด
"계절 및 조명 변화에 강인한 UAV 위치 추정을 위해 이미지 엣지 추출과 신경망 기반 접근법을 제안한다."
"엣지 정보는 기하학적 특징을 나타내므로 계절 및 조명 변화에 강인하다."
"실험 결과, 엣지 기반 접근법이 기존 방법보다 위치 추정 정확도와 강인성이 크게 향상되었다."