基于U-Net的自主操作去模糊稳定性研究

Chang-Hee Par, Hye-Young Jung
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摘要

飞机自主飞行(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)主要依赖基于GPS(Global Positioning System)的通信技术。在发生恶劣天气等紧急情况时,如果机长能够在外部通信之前在飞机内知道情况,就可以采取更加有效的应对措施。在无人飞机的自主飞行中,已经通过深度学习技术“deblurring”认识到了动态的外部状况。要想在载人飞机上作为机内辅助装置使用deblurring技术,必须进行稳定性研究。因此,本论文通过实际的航空图像确认了U-Net的deblurring稳定性,并提出了采用blur augmentation提高稳定性的新的U-Net算法。
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A study on U-Net based Deblurring Stability for Autonomous Operation
항공기 자율 운항(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)은 주로 GPS(Global Positioning System) 기반의 통신 기술에 의존한다. 악천후와 같은 비상 상황 발생 시 외부 통신 이전에 항공기 내에서 기장이 상황을 인지할 수 있다면 더욱 효율적인 대처가 가능할 수 있다. 이미 무인 항공기 자율 운항에서는 동적인 외부 상황을 딥러닝 기법인 deblurring에 의해 인지하고 있다. 실제 유인 항공기에서 기내 보조 장치로써 deblurring 기술을 활용하기 위해서는 안정성 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문은 실제 항공 이미지를 통해 U-Net의 deblurring 안정성을 확인하고, 안정성 향상을 위해 blur augmentation을 적용한 새로운 U-Net알고리즘을 제시한다.
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