Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2508.15038

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 机器人技术

arXiv:2508.15038 (cs)
[提交于 2025年8月20日 ]

标题: 基于视觉的去中心化自主空中野生动物监测

标题: Decentralized Vision-Based Autonomous Aerial Wildlife Monitoring

Authors:Makram Chahine, William Yang, Alaa Maalouf, Justin Siriska, Ninad Jadhav, Daniel Vogt, Stephanie Gil, Robert Wood, Daniela Rus
摘要: 野生动物现场操作需要高效的并行部署方法,以识别和与特定个体互动,从而实现同时的集体行为分析以及健康和安全干预。 之前的机器人解决方案从群体角度出发,或者需要人工操作且规模有限。 我们提出了一种去中心化的基于视觉的多旋翼系统,用于野生动物监测,该系统具有可扩展性、低带宽和最少传感器(单个机载RGB摄像头)。 我们的方法能够在其自然栖息地中稳健地识别和跟踪大型物种。 我们开发了新颖的基于视觉的协调和跟踪算法,专为动态、非结构化环境设计,无需依赖集中式通信或控制。 我们通过现实世界的实验验证了我们的系统,展示了在各种现场条件下的可靠部署。
摘要: Wildlife field operations demand efficient parallel deployment methods to identify and interact with specific individuals, enabling simultaneous collective behavioral analysis, and health and safety interventions. Previous robotics solutions approach the problem from the herd perspective, or are manually operated and limited in scale. We propose a decentralized vision-based multi-quadrotor system for wildlife monitoring that is scalable, low-bandwidth, and sensor-minimal (single onboard RGB camera). Our approach enables robust identification and tracking of large species in their natural habitat. We develop novel vision-based coordination and tracking algorithms designed for dynamic, unstructured environments without reliance on centralized communication or control. We validate our system through real-world experiments, demonstrating reliable deployment in diverse field conditions.
主题: 机器人技术 (cs.RO) ; 人工智能 (cs.AI); 计算机视觉与模式识别 (cs.CV); 多智能体系统 (cs.MA)
ACM 类: I.2.9
引用方式: arXiv:2508.15038 [cs.RO]
  (或者 arXiv:2508.15038v1 [cs.RO] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.15038
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Makram Chahine [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 8 月 20 日 20:05:05 UTC (20,725 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.AI
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-08
切换浏览方式为:
cs
cs.CV
cs.MA
cs.RO

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号