Abstract-En mänsklig detektionsalgoritm som körs på en inomhus mobil robot måste ta itu med utmaningar inklusive ocklusioner på grund av belamrade miljöer, förändrade bakgrunder på grund av robotens rörelse, och begränsade datorresurser ombord. Vi introducerar en snabb mänsklig detektionsalgoritm för mobila robotar utrustade med djupkameror. Först segmenterar vi den råa djupbilden med hjälp av en grafbaserad segmenteringsalgoritm. Därefter tillämpar vi en uppsättning parameteriserade heuristiker för att filtrera och slå samman de segmenterade regionerna för att få en uppsättning kandidater. Slutligen beräknar vi en histogram av orientalisk djupdeskriptor (HOD) för varje kandidat, och testar för mänsklig närvaro med en linjär SVM. Vi utvärderar experimentellt vår strategi för en allmänt tillgänglig datauppsättning av människor i ett öppet område samt vår egen datauppsättning av människor i en belamrad cafémiljö. Vår algoritm utför jämförelsevis bra på en enda CPU-kärna mot en annan HOD-baserad algoritm som körs på en GPU även när antalet träningsexempel minskas med hälften. Vi diskuterar effekten av antalet övningsexempel på prestanda, och visar att vår strategi kan upptäcka människor i olika ställningar (t.ex. stående, promenader, sittande) och med ocklusioner.
I REF presenterar författarna en metod för att segmentera djupbilden med hjälp av en grafbaserad algoritm för att bestämma ROI.
Fast human detection for indoor mobile robots using depth images
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}