A Review on Deep Learning for UAV Absolute Visual Localization
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has expanded and now reached mainstream levels for applications such as infrastructure inspection, agriculture, transport, security, entertainment, real estate, environmental conservation, search and rescue, and even insurance. This surge in adoption can be attributed to the UAV ecosystem’s maturation, which has not only made these devices more accessible and cost effective but has also significantly enhanced their operational capabilities in terms of flight duration and embedded computing power. In conjunction with these developments, the research on Absolute Visual Localization (AVL) has seen a resurgence driven by the introduction of deep learning to the field. These new approaches have significantly improved localization solutions in comparison to the previous generation of approaches based on traditional computer vision feature extractors. This paper conducts an extensive review of the literature on deep learning-based methods for UAV AVL, covering significant advancements since 2019. It retraces key developments that have led to the rise in learning-based approaches and provides an in-depth analysis of related localization sources such as Inertial Measurement Units (IMUs) and Global Navigation Satellite Systems (GNSSs), highlighting their limitations and advantages for more effective integration with AVL. The paper concludes with an analysis of current challenges and proposes future research directions to guide further work in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».