Vision-Based Geolocation of Moving Ground Targets Using Kalman Filtering with a Gimbal Camera on Board a UAV
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aerial vehicles (UAVs) are vital for surveillance missions requiring the geolocation of moving ground targets, yet small, resource-constrained platforms often lack integrated, robust systems that can handle disturbances such as wind, occlusions, and noise. This paper presents an integrated, end-to-end vision-based geolocation pipeline specifically designed for embedded deployment on resource-constrained UAVs with gimbal cameras. Starting from a rough initial position estimate, pan/tilt angles are computed to orient the gimbal, and then a visual tracking module combining object detection (via Tiny-YOLO) and feedback control (using CSRT) centers the target in the frame. The target’s absolute position is derived from UAV inertial data and gimbal angles. To mitigate noisy or unavailable direct geolocation due to disturbances or visual lock loss, Kalman filtering is integrated with a unicycle-based motion model. Both an extended Kalman filter (EKF) and unscented Kalman filter (UKF) are evaluated and tuned in high-fidelity simulations, with the UKF demonstrating superior performance by reducing the 2D position RMSE by 33% compared to the EKF in occlusion scenarios. The system is implemented on embedded hardware and validated through real flight tests, establishing the operational capability of vision-based surveillance on small UAV platforms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».