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  1. 学位論文
  2. 学位論文

1U CubeSatでのバイナリ画像分類用に設計された畳み込みニューラルネットワーク

https://doi.org/10.18997/00008032
https://doi.org/10.18997/00008032
0a1805ec-7944-4d72-b1c5-5eec58783589
名前 / ファイル ライセンス アクション
kou_k_510.pdf kou_k_510.pdf (2.8 MB)
Item type 学位論文 = Thesis or Dissertation(1)
公開日 2021-02-26
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
資源タイプ doctoral thesis
タイトル
タイトル Convolutional Neural Network Designed for On-orbit Binary Image Classification on a 1U CubeSat
言語 en
タイトル
タイトル 1U CubeSatでのバイナリ画像分類用に設計された畳み込みニューラルネットワーク
言語 ja
言語
言語 eng
著者 Maskey, Abhas

× Maskey, Abhas

en Maskey, Abhas
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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 As of 2020, more than a thousand CubeSats have been launched into space. The nanosatellite standard allowed launch providers to utilize empty spaces in their rockets while giving educational institutions, research facilities and commercial start-up companies the chance to build, test and operate satellites in orbit. This exponential rise in the number of CubeSats has led to an increasing number of diverse missions. Missions on astrobiology, state-of-art technology demonstration, high revisit-time earth observation and space weather have been implemented. In 2018, NASA’s JPL demonstrated CubeSat’s first use in deep space by launching MarCO A and MarCO B. The CubeSats successfully relayed information received from InSight Mars Lander in Mars to Earth. Increasing complexity in missions, however, require increased access to data. Most CubeSats still rely on extremely low data rates for data transfer. Size, Weight and Power （SWaP） requirements for 1U are stringent and rely on VHF/UHF bands for data transmission. Kyushu Institute of Technology’s BIRDS-3 Project has downlink rate of 4800bps and takes about 2-3 days to reconstruct a 640x480 （VGA） image on the ground. Not only is this process extremely time consuming and manual but it also does not guarantee that the image downlinked is usable. There is a need for automatic selection of quality data and improve the work process. The purpose of this research is to design a state-of-art, novel Convolutional Neural Network （CNN） for automated onboard image classification on CubeSats. The CNN is extremely small, efficient, accurate, and versatile. The CNN is trained on a completely new CubeSat image dataset. The CNN is designed to fulfill SWaP requirements of 1U CubeSat so that it can be scaled to fit in bigger satellites in the future. The CNN is tested on never-before-seen BIRDS-3 CubeSat test dataset and is benchmarked against SVM, AE and DBN. The CNN automatizes images selection on-orbit, prioritizes quality data, and cuts down operation time significantly.
目次
内容記述タイプ TableOfContents
内容記述 1 Introduction||2 Convolutional Neural Networks||3 Methodology||4 Results||5 Conclusion
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 九州工業大学博士学位論文 学位記番号：工博甲第510号 学位授与年月日：令和2年12月28日
キーワード
主題Scheme Other
主題 Image Processing
キーワード
主題Scheme Other
主題 Convolutional Neural Network
キーワード
主題Scheme Other
主題 1U CubeSat
キーワード
主題Scheme Other
主題 Automatization
キーワード
主題Scheme Other
主題 Deep Learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 Satellite
アドバイザー
趙, 孟佑
学位授与番号
学位授与番号 甲第510号
学位名
学位名 博士（工学）
学位授与年月日
学位授与年月日 2020-12-28
学位授与機関
学位授与機関識別子Scheme kakenhi
学位授与機関識別子 17104
学位授与機関名 九州工業大学
学位授与年度
内容記述タイプ Other
内容記述 令和2年度
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
ID登録
ID登録 10.18997/00008032
ID登録タイプ JaLC
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Ver.1 2023-05-15 12:56:12.122283
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