[Submitted on 12 Jun 2025 (v1), last revised 20 Jul 2026 (this version, v2)]

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Abstract:海底における人為的物体の埋没状態は、局所的な堆積ダイナミクスに関する知見を提供するとともに、生態学的リスク、潜在的な汚染物質の輸送、および弾薬などの危険物に対する回収や緩和策の実行可能性を評価する上で重要です。リモート画像からの正確な埋没深度推定は、部分的な遮蔽、視界不良、および物体の劣化により依然として困難です。本研究では、ROVビデオから6自由度の物体姿勢と周囲の海底の向きを推定するため、深層基盤モデル特徴と多視点写真測量を組み合わせたPoseIDONというコンピュータビジョンパイプラインを紹介します。埋没深度は、物体のCADモデルを観測画像に位置合わせし、海底の局所平面近似をフィッティングすることで推定されます。この手法は、サンペドロ海盆の歴史的な海洋投棄地で撮影された、ドラム缶や弾薬を含む54個の物体の映像を用いて検証されました。モデルは平均埋没深度誤差約10cmを達成し、堆積物輸送プロセスを反映した空間的な埋没パターンを解明します。このアプローチにより、海底埋没のスケーラブルで非侵襲的なマッピングが可能になり、汚染サイトにおける環境評価を支援します。

Submission history

From: Jerry Yan [view email]
[v1] Thu, 12 Jun 2025 06:21:00 UTC (37,995 KB)
[v2] Mon, 20 Jul 2026 20:08:20 UTC (29,978 KB)