Abstract-I detta papper presenterar vi ett system för automatiskt lärande segmenteringar av objekt med tanke på förändringar i täta RGB-D kartor under en robots livstid. Med hjälp av de senaste framstegen i RGB-D kartläggning för att konstruera flera täta kartor, upptäcker vi förändringar mellan karterade regioner från flera passager genom att utföra en 3-D skillnad på scenerna. Vår metod utnyttjar det fria utrymme som ses på varje karta för att ta hänsyn till variationen i hur kartorna skapades. De resulterande förändringarna från 3-D skillnaden är våra upptäckta objekt, som sedan används för att träna flera segmenteringsalgoritmer i den ursprungliga kartan. De slutliga objekten kan sedan matchas i andra kartor med tanke på deras motsvarande funktioner och inlärda segmenteringsmetod. Om samma objekt upptäcks flera gånger i olika sammanhang förfinas funktionerna och segmenteringsmetoden, vilket inkluderar alla instanser för att bättre lära sig objekt med tiden. Vi verifierar vår strategi med flera objekt i många och varierande kartor.
I REF presenteras ett system för automatisk objektsegmentering för RGBD-kameror.
Toward lifelong object segmentation from change detection in dense RGB-D maps
{'venue': '2013 European Conference on Mobile Robots', 'journal': '2013 European Conference on Mobile Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}