수류봇 시뮬레이션용 디바이스 내시각적 증거融合 및 설명 가능한 안내: PAANI
아르키브 : 2609.22353v1 발표 유형 : 새로운 요약 : 이동河川監視 로봇은 지리적 경계점만으로는 설명할 수 없는 장애물과 물의 경계를 해석해야 합니다. 자원 제한된 플랫폼에서는 불완전한 시각적 예측을 신속하고 검토 가능한 지침으로 변환하는 것이 DISTINCT한 문제입니다. 오브젝트 레이블이나 스티어링 명령은 어떤 증거가 결정을 지원하는지 또는 그 증거가 불신할 때를 설명하지 않습
물의 지식 아키텍처
물의 지식 아키텍처는 아두이노 유노에서 시간 표시가 일치하는 증거 융합이 수행됩니다. 물체 지속성을 제공하는 범위 추적은 표면 레이블, 수락된 감지, 긴급성 및 마스크 불확실성을 조합하는 명시적 회 정책으로 구현됩니다. 마지막 조언은 해당 증거와 정책 사유를 노출합니다. 로스 2 인터페이스는 지역 인공지능 파이프라인을 별도의 가제보 선박, 위치 및 제어 테스트 베드와 연결합니다. 물의 지식 아키텍처의 성능은 10,000 물 장면 이미지에 사용된 4클래스 감지와 1,127 마스터 이미지의 세그먼테이션을 포함하여 평가되었습니다. 선택된 모델은 14.817 메가바이트를 차지합니다. 감지점 검증 평균 정밀도는 0.5 중첩에서 0.7388이며, 별도로 평가된 직사각형 내보내기의 검증 평균 정밀도는 0.5 중첩에서 0.7367입니다. 세그먼테이션 검증 평균 교집합은 0.9750입니다. 이러한 결과는 검토 가능한 및 재사용 가능한 에지 로봇의 기초를 지원하며, 모델 정확도 및 장치 내 실행을 물 위에서 충돌 피해를 분명하게 구별합니다. 물의 지식 아키텍처의 평가 결과는 5분의 유노 녹음은 0.5 هر츠 간격에서 중앙값과 95번째 백분위 파이프라인 지연 시간이 467.8 밀리초와 580.3 밀리초로 측정되었습니다. 평가도 입력 미분류 및 샘플링 속도 불일치로 인한 진단 명백한 운동 추정기의 증거 수집이 불충분함을 식별했습니다. 이러한 결과는 수류봇의 성능과 안정성을 향상시키는 데 기여할 것입니다.함께 읽으면 좋은 기사
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