I det här dokumentet behandlar vi den uppfattningsuppgift som en bärbar navigationsassistent har. Särskilt har vi fokuserat på att upptäcka trappor på grund av den viktiga roll de spelar för inomhusnavigering på grund av de mångsidiga möjligheter de medför och den brist på säkerhet de orsakar, särskilt för dem som lider av visuella brister. Vi använder djupanalyskapaciteten hos de moderna RGB-D-kamerorna för att segmentera och klassificera de olika element som integrerar scenen och sedan utföra trappdetekterings- och modelleringsalgoritmerna för att hämta all information som kan intressera användaren, dvs.. Trappans placering och orientering, antal trappsteg och stegmått. Experiment visar att systemet kan utföra i realtid och fungerar även under partiella ocklusioner av trappan.
Mer nyligen, Yus et al. REF har föreslagit en ny modell för detektering och modellering av trappor som ger information om trappornas läge, orientering och antal trappsteg.
Detection and Modelling of Staircases Using a Wearable Depth Sensor
{'venue': 'ECCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}