| Item type |
会議発表用資料 / Presentation(1) |
| 公開日 |
2023-02-28 |
| タイトル |
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タイトル |
Real-time Streaks Detection in Astronomical Images from the Tomo-e Gozen Camera at Kiso Observatory |
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言語 |
en |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f |
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資源タイプ |
conference object |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20637/00049191 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者 |
セガーラポロ, マヌエル
柳沢, 俊史
黒崎, 裕久
酒向, 重行
トモエゴゼン, チーム
CEGARRA, POLO Manuel
YANAGISAWA, Toshifumi
KUROSAKI, Hirohisa
SAKO, Shigeyuki
Tomo-e, Gozen Team
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| 著者所属 |
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宇宙航空研究開発機構研究開発部門第二研究ユニット(JAXA) |
| 著者所属 |
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宇宙航空研究開発機構研究開発部門第二研究ユニット(JAXA) |
| 著者所属 |
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宇宙航空研究開発機構研究開発部門第二研究ユニット(JAXA) |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属（英） |
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en |
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Research Unit II, Research and Development Directorate, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) |
| 著者所属（英） |
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en |
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Research Unit II, Research and Development Directorate, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) |
| 著者所属（英） |
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en |
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Research Unit II, Research and Development Directorate, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) |
| 著者所属（英） |
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en |
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The University of Tokyo |
| 出版者 |
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出版者 |
宇宙航空研究開発機構(JAXA) |
| 出版者（英） |
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出版者 |
Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) |
| 書誌情報 |
p. 187-194,
発行日 2023-02-28
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| 会議概要（会議名, 開催地, 会期, 主催者等） |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
第10回スペースデブリワークショップ (2022年11月28-30日. 主催: 宇宙航空研究開発機構研究開発部門(JAXA), 宇宙航空研究開発機構調布航空宇宙センター(JAXA)(CAC)), 調布市, 東京 |
| 会議概要（会議名, 開催地, 会期, 主催者等）（英） |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
The 10th Space Debris Workshop (November 28-30, 2022. Organizer: Research and Development Directorate, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA), Chofu Aerospace Center, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA)(CAC)), Chofu, Tokyo, Japan |
| 抄録（英） |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In this work we will present the first results of the previously developed streaks detection algorithm in astronomical images, after its installation in the processing pipeline of the Tomo-e Camera of the 1M Telescope at Kiso Observatory. We developed an improved version of this algorithm, now capable to process images in real-time, that is, faster than the image are produced, through an heterogeneous computing paradigm. For the firsts tests, we used a 64 CPU cores with 2 Nvidia RTX A6000 GPUs machine to process half of the Tomo-e camera full frame, which will be installed during September 2022. The system is capable to automatically detect non-catalogued objects in LEO that are imprinted as streaks in astronomical images, down to an apparent magnitude of ~11.3. In this work we will explain the working principle of the detection system, based in a variation of the so-called stacking method, previously developed by some of the authors of the present work. We will also describe the heterogeneous computing architecture capable to reach real-time performance and we will present the results of the first observation campaign that will be carried out after its installation during September 2022. |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
形態: カラー図版あり |
| 内容記述（英） |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Physical characteristics: Original contains color illustrations |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| 資料番号 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
資料番号: AA2230027018 |
AA2230027018.pdf (3.4 MB)
