航空安全のための深層学習に基づく多段階分類

arXiv:2602.07019v1 公開種別: new 概要: バードストライクは航空安全にとって重大な脅威であり、しばしば死亡、機体の重大な損傷、及び多大な経済的損失を引き起こす。既存のバードストライク防止策は主に鳥類レーダ（avian radar）システムに依存しており、これらは鳥をリアルタイムで検出・追跡する。しかし、これらのシステムの主な制約は鳥種の識別ができない点である。鳥種は異なる飛行挙動や高度選好性（altitudinal preference）を示すため、鳥種の識別は重要である。 この課題に対処するために、本研究ではConvolutional Neural Networks (CNNs)を用いた画像ベースの鳥類分類フレームワークを提案する。これはカメラシステムと連携して自律的な視覚検出で動作するように設計されている。CNNは鳥種を識別し、種別に特化した予測モデルへの重要な入力を提供して、飛行経路の精度の高い予測を可能にするよう設計されている。 種識別に加えて、編隊形成タイプ（flock formation type）と群れの大きさ（flock size）を推定する専用のCNN分類器も実装した。これらの特性は航空安全にとって有用な補助情報を提供する。具体的に、編隊タイプと群れの大きさは群飛行挙動や軌道の分散に関する知見を与える。群れの大きさは潜在的な衝突影響の深刻度に直接関係する。複数の鳥の運動エネルギーの総和が大きくなるほど、損害リスクは増加するためである。

arXiv:2602.07019v1 Announce Type: new Abstract: Bird strikes pose a significant threat to aviation safety, often resulting in loss of life, severe aircraft damage, and substantial financial costs. Existing bird strike prevention strategies primarily rely on avian radar systems that detect and track birds in real time. A major limitation of these systems is their inability to identify bird species, an essential factor, as different species exhibit distinct flight behaviors, and altitudinal preference. To address this challenge, we propose an image-based bird classification framework using Convolutional Neural Networks (CNNs), designed to work with camera systems for autonomous visual detection. The CNN is designed to identify bird species and provide critical input to species-specific predictive models for accurate flight path prediction. In addition to species identification, we implemented dedicated CNN classifiers to estimate flock formation type and flock size. These characteristics provide valuable supplementary information for aviation safety. Specifically, flock type and size offer insights into collective flight behavior, and trajectory dispersion . Flock size directly relates to the potential impact severity, as the overall damage risk increases with the combined kinetic energy of multiple birds.