Abstract-Människor upptäckt och spårning är en viktig komponent för robotar och autonoma fordon i mänskliga miljöer. Medan tidigare arbete främst använt bild eller 2D-intervall data för denna uppgift, i detta dokument, vi tar itu med problemet med att använda 3D-intervall data. I vårt tillvägagångssätt väljer en top-down-klassifier hypoteser från en bottom-up detektor, båda baserade på uppsättningar av boostrade funktioner. Nedre-up detektorn lär sig en skiktad personmodell från en bank av specialiserade klassiatorer för olika höjdnivåer av människor som kollektivt röstar in i ett kontinuerligt utrymme. Lägen i detta utrymme representerar detektionskandidater som var och en postulerar en segmenteringshypotes av data. I top-down steg, kandidaterna klassificeras med hjälp av funktioner som beräknas i voxels av en förstärkt volym tesselation. Vi lär oss den optimala volymen tesselation eftersom det gör det möjligt att stabilt hantera glest prov och artikulerade föremål. Vi kombinerar sedan detektorn med spårning i 3D som vi tar en multi-mål multi-hypotes spårning tillvägagångssätt. Metoden varken behöver ett markplan antagande eller förlitar sig på bakgrundslärande. Resultaten från experiment i tätbefolkade stadsmiljöer visar 3D-spårning och hög robusta upptäckter upp till 20 m med lika felfrekvenser på minst 93 %. Att upptäcka och spåra människor är en nyckelkompetens för mobila robotar och intelligenta bilar i befolkade miljöer. Medan det mesta av det relaterade arbetet inom detta område används vision för denna uppgift, är områdesavkänning en särskilt intressant sensor modalitet på grund av dess noggrannhet, stora synfält och robusthet med avseende på ljusförändringar och vibrationer, den senare pekar på att vara av särskild betydelse för mobila observatörer. I detta dokument tar vi itu med två problem, att upptäcka människor i 3D-område data och att spåra människor i 3D utrymme. Vi utökar vårt tidigare arbete med att upptäcka 3D-personer [1] med hjälp av spårningssteget och ytterligare en top-down-procedur i detektionsledningen. Detta förfarande syftar till att minska falska positiva som normalt förekommer med glest provade individer på stora avstånd från sensorn. Vi kombinerar vidare detektion med spårning och presenterar resultat från en tracker som kan uppskatta rörelsetillståndet hos flera personer i 3D. I detta syfte använder vi en multihypotes tracking approach (MHT) av Reid [2] och Cox et al. [3]................................................................ I experimenten jämför vi vårt tillvägagångssätt med relaterade tekniker för detektion i 3D-intervalldata, särskilt spinbilder [4] och mallbaserad klassificering. Även om det finns lite relaterat arbete för människor upptäckt och spårning i 3D, många forskare tog itu med denna uppgift med hjälp av 2D-intervall data. I tidiga arbeten [5], [6], [7], människor upptäcks med ad-hoc klassificerare, letar efter flytta lokala minima i skanningen. Arras m.fl. har valt den första principiella inlärningsmetoden. [8] där man har lärt sig att klassificera 2D-punktmoln genom att förstärka en uppsättning geometriska och statistiska egenskaper. Eftersom det finns en naturlig prestandagräns vid användning av endast ett lager av 2D-intervalldata har flera författare använt flera co-planar 2D-laserskannrar [9], [10], [11]. När det gäller upptäckt av människor i 3D-data, Navarro et al. [12] kollapsa 3D-scanningen i en virtuell 2D-skiva för att hitta framträdande vertikala objekt ovanför marken. De anpassar ett fönster till huvuddatariktningen, beräknar en uppsättning funktioner och klassificerar fotgängare med hjälp av en uppsättning SVM. Bajracharya m.fl. [13] Avkänna personer i punktmoln från stereoseende genom att bearbeta vertikala objekt och med beaktande av en uppsättning geometriska och statistiska egenskaper hos molnet baserat på en fast fotgängarmodell. Båda kan ses som uppifrån-och-ned-detektionsprocedurer. Vår strategi utvidgar den senaste tekniken i flera avseenden. För det första kräver alla dessa arbeten ett antagande av markplanet som hindrar dem från att vara sanna 3D-metoder. Detta krävs inte i vårt fall. Vi kombinerar en topp-down klassificerare med en bottom-up detektor och kvantifierar förbättringen av denna kombination. Vi jämför sedan vår metod med två etablerade 3D-objektdetekteringstekniker, spinbilder och mallbaserad klassificering, och visar att med lika felfrekvenser (EER) på minst 93% för personer upp till 20 m i fjärran, överträffar vårt tillvägagångssätt helt klart de alternativa teknikerna. Slutligen kombinerar vi vår detektor med 3D-spårning. Dokumentet är uppbyggt på följande sätt: Den kombinerade nedifrån och ned-detektionsmetoden presenteras i nästa avsnitt, inklusive inlärnings- och klassificeringsfasen. Spårning beskrivs i avsnitt IV. Avsnitt V innehåller kvantitativa jämförelser och experimentella resultat och avsnitt VI avslutar dokumentet. Andra stycket ska ersättas med följande: I detta avsnitt sammanfattar vi kort nedifrån-och-upp-detektorn från [1]. Låt oss först definiera villkoren. Genom nedifrån och upp vi
Nyligen har en utvidgning av denna metod till 3D-intervalldata presenterats i REF.
Tracking people in 3D using a bottom-up top-down detector
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}