背景紹介 ドローン（UAV）技術の急速な発展に伴い、ドローンが撮影する低高度リモートセンシング画像は、災害管理、捜索救助などの任務で広く利用されています。しかし、ドローン画像における小物体検出（small object detection）は依然として挑戦的な問題です。小物体は画像中のごく少数のピクセルしか占めておらず、分布も不規則であるため、既存の物体検出アルゴリズムはこれらのシナリオでは十分な性能を発揮しません。特に、一部の既存の検出器は多尺度特徴融合（multi-scale feature fusion）モジュールを導入して検出精度を向上させていますが、これらの伝統的手法は物体と背景の重み関係を無視しがちで、小物体が深層特徴マップにおいて重要性を失う原因となっています。さらに、広く使用...

複数のドローンを用いた効率的な分散型時系列プランナーによる時空間的な山火事予防制御 学術的背景 山火事は、世界的に生物多様性と資源の持続可能性に対する重大な脅威であり、特に初期段階で未制御のままであれば、その規模は急速に拡大し、深刻な生態系の破壊を引き起こす可能性があります。近年、無人航空機（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）を活用した多ドローンシステムが山火事予防制御の分野で徐々に導入され、主に人間が危険な環境にさらされるリスクを低減し、緊急対応の効率を向上させるために用いられています。しかし、これまでの研究は、検索、監視、または消火といった単一の段階に限定されることが多く、複数のドローンの協調タスクに関する包括的な研究は不足しています。特に、資源が限られ、ドロ...

UAVの行動意図認識の生成モデルに基づく研究：行動から自然言語へのクロスモーダルアプローチ 背景と研究目的 近年、無人機（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技術は飛躍的な発展を遂げ、捜索救助、農業精密作業、通信中継などの民間および軍事分野で広く活用されています。しかし、UAV群の規模が拡大し、知能化レベルが向上する中、空中指揮と制御分野における更なる高度な知能化への需要が高まっています。複雑な対抗環境下では「状況認識」（Situation Awareness）を向上することが鍵となり、特にUAVの行動意図を効果的に識別することが重要です。この識別プロセスは、敵の作戦意図と戦術的欺瞞の関係を明らかにし、指揮体系内での情報フローを最適化し、意思決定に対するガイドラインを提...