UCorr: Wire Detection and Depth Estimation for Autonomous Drones

📄 arXiv: 2509.14989v1 📥 PDF

作者: Benedikt Kolbeinsson, Krystian Mikolajczyk

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-18

备注: Published in Proceedings of the 4th International Conference on Robotics, Computer Vision and Intelligent Systems (ROBOVIS), 2024

期刊: Proceedings of the 4th International Conference on Robotics, Computer Vision and Intelligent Systems (ROBOVIS), 2024

DOI: 10.1007/978-3-031-59057-3_12

💡 一句话要点

提出UCorr，用于自主无人机细长物体（如电线）的检测与深度估计

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 自主无人机 电线检测 深度估计 单目视觉 时序建模

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效检测细长的电线等障碍物，对无人机安全构成威胁。
  2. 提出一种基于时序相关层的单目端到端模型，联合进行电线分割和深度估计。
  3. 实验表明，该方法在电线检测和深度估计任务上优于现有方法，提升了无人机安全性。

📝 摘要（中文）

为了确保自主无人机的安全导航和防止碰撞，精确的障碍物检测至关重要。其中，电线检测因其细长的轮廓而成为一项独特而复杂的问题。本文提出了一种创新的单目端到端模型，用于电线分割和深度估计。该方法利用在合成数据上训练的时序相关层，使模型能够有效地处理电线检测和深度估计的复杂联合任务。实验结果表明，该方法在电线检测和深度估计的联合任务中优于现有的竞争方法，突显了该模型在提高自主无人机的安全性和精度方面的潜力，并揭示了其在实际场景中具有广阔的应用前景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自主无人机在复杂环境中安全导航的问题，特别是如何准确检测和定位细长的电线等障碍物。现有方法在检测此类物体时面临挑战，因为电线的像素占比小，特征不明显，容易被忽略，导致无人机碰撞风险增加。

核心思路：论文的核心思路是利用时序信息来增强电线等细长物体的特征表示，并联合进行电线分割和深度估计。通过分析连续帧之间的相关性，可以更好地捕捉电线的运动模式和空间结构，从而提高检测精度。同时，联合学习分割和深度估计可以利用两者之间的互补信息，提升整体性能。

技术框架：该方法采用端到端的可训练模型，输入为单目视频流。整体框架包含以下主要模块：1) 特征提取网络：用于提取每一帧图像的特征表示；2) 时序相关层：用于计算连续帧之间的特征相关性，捕捉时序信息；3) 分割网络：用于预测电线像素的分割掩码；4) 深度估计网络：用于预测场景的深度图。分割和深度估计网络共享部分特征提取层，并联合进行训练。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于引入了时序相关层来增强电线等细长物体的特征表示。与传统的单帧图像处理方法相比，该方法能够利用视频流中的时序信息，更好地捕捉电线的运动模式和空间结构，从而提高检测精度。此外，端到端的联合学习框架也使得分割和深度估计任务能够相互促进，提升整体性能。

关键设计：论文使用合成数据进行训练，以克服真实数据标注的困难。时序相关层采用互相关操作，计算连续帧之间特征向量的相似度。损失函数包括分割损失（例如交叉熵损失）和深度估计损失（例如L1损失），并进行加权求和。网络结构采用编码器-解码器结构，编码器用于提取特征，解码器用于生成分割掩码和深度图。具体的网络结构细节和参数设置在论文中有详细描述（未知）。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法在电线检测和深度估计的联合任务中优于现有的竞争方法。具体的性能数据和提升幅度在论文中给出（未知）。此外，论文还展示了该方法在真实场景中的应用效果，进一步验证了其可行性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如电力巡检无人机，可以自动检测电线是否存在缺陷或障碍物；农业植保无人机，可以避开田间的电线等障碍物；以及城市物流无人机，可以安全地在复杂的城市环境中飞行。该技术能够显著提高无人机的自主性和安全性，降低人工干预的需求，具有重要的实际应用价值和广阔的市场前景。

📄 摘要（原文）

In the realm of fully autonomous drones, the accurate detection of obstacles is paramount to ensure safe navigation and prevent collisions. Among these challenges, the detection of wires stands out due to their slender profile, which poses a unique and intricate problem. To address this issue, we present an innovative solution in the form of a monocular end-to-end model for wire segmentation and depth estimation. Our approach leverages a temporal correlation layer trained on synthetic data, providing the model with the ability to effectively tackle the complex joint task of wire detection and depth estimation. We demonstrate the superiority of our proposed method over existing competitive approaches in the joint task of wire detection and depth estimation. Our results underscore the potential of our model to enhance the safety and precision of autonomous drones, shedding light on its promising applications in real-world scenarios.