Análise Diferencial de Imagens Multiespectrais para Identificação de Terreno

arXiv:2607.09319v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: A compreensão confiável do terreno é um pré-requisito para a navegação autônoma de robôs. No entanto, a percepção baseada em RGB, amplamente difundida, pode falhar sob baixa iluminação, sombras e ambiguidades de materiais. Neste trabalho, propomos o DRIFT, um framework multiespectral leve que combina bandas espectrais brutas e representações de razão de bandas tolerantes à iluminação por meio de uma arquitetura residual de fluxo duplo e um ramo de fusão diferencial. As razões de bandas atenuam multip...