Trappor är en av de vanligaste strukturerna i människogjorda scenarier, men också en av de farligaste för dem med synproblem. I detta arbete föreslår vi en komplett metod för att upptäcka, lokalisera och parametrisera trappor med en bärbar RGB-D-kamera. Vår algoritm använder djupdata för att avgöra om de horisontella planen i scenen är giltiga steg i en trappa som bedömer deras dimensioner och relativa positioner. Som ett resultat får vi en skalad modell av trappan med den rumsliga läge och orientering med avseende på motivet. Den visuella odometrin beräknas också kontinuerligt återställa användarens nuvarande position och orientering under förflyttningen. Detta förbättrar systemet vilket ger möjlighet att komma tillbaka till tidigare upptäckta funktioner och ger platsmedvetenhet om användaren under klättringen. Samtidigt används upptäckten av trappan under traversalen för att korrigera avdriften av den visuella odometrin. En jämförelse av resultaten av trappdetekteringen med andra toppmoderna algoritmer utfördes med hjälp av offentliga datauppsättningar. Ytterligare experiment har också genomförts, inspelning av våra egna naturliga scener med en bröstmonterad RGB-D-kamera i inomhusscenarier. Algoritmen är tillräckligt robust för att fungera i realtid och även under partiella ocklusioner av trappuppgången.
Tillvägagångssättet kan extrahera inte bara marken utan också stigande eller fallande trappor, och för att bestämma läge och orientering av användaren med visuell odometri REF.
Stairs detection with odometry-aided traversal from a wearable RGB-D camera
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}