Abstract-This paper tar upp problemet med att upptäcka människor i tvådimensionella skanner. Tidigare metoder har främst använt fördefinierade funktioner för att upptäcka och spåra människor. Vi föreslår ett tillvägagångssätt som använder en övervakad inlärningsteknik för att skapa en klassificering som underlättar detektering av människor. I synnerhet gäller vårt tillvägagångssätt AdaBoost att träna en stark klassificering från enkla funktioner i grupper av angränsande balkar som motsvarar ben i intervalldata. Experimentella resultat utförda med laserområdesdata illustrerar robustheten i vårt tillvägagångssätt även i belamrade kontorsmiljöer. Att upptäcka människor är en nyckelkapacitet för robotar som verkar i befolkade miljöer. Kunskap om människors närvaro, position och rörelsetillstånd kommer att göra det möjligt för robotar att bättre förstå och förutse avsikter och handlingar. I den här artikeln tar vi hänsyn till problemet med att upptäcka människor från data som förvärvats med laserdämpare. Tillämpningen av sådana sensorer för denna uppgift har varit populär i det förflutna eftersom de ger ett stort synfält och, i motsats till synen, i huvudsak är oberoende av omgivande förhållanden. Men laserområdet data innehåller lite information om människor, särskilt eftersom de vanligtvis består av tvådimensionell räckvidd information. Figur 1 visar en exempelskanning från en belamrad kontorsmiljö. Medan denna avsökning spelades in, gick flera människor genom kontoret. Skanningen tyder på att det i belamrade miljöer är svårt att upptäcka människor i 2D även för människor. Vid en närmare titt, intervall mätningar som motsvarar människor har vissa geometriska egenskaper såsom storlek, cirkuläritet, konvexitet eller kompaktitet (se figur 2). Den viktigaste idén med detta arbete är att bestämma en uppsättning meningsfulla skalära funktioner som kvantifierar dessa egenskaper och att använda övervakad lärande för att skapa en person detektor med de mest informativa funktioner. I synnerhet använder vår strategi AdaBoost som en metod för att välja de bästa funktionerna och tröskelvärdena, samtidigt som vi skapar en klassificering med hjälp av de valda funktionerna. Tidigare har många forskare fokuserat på problemet med att spåra människor i avståndsskanning. En av de mest populära metoder i detta sammanhang är att extrahera ben genom att upptäcka rörliga blobs som visas som lokala minima i sortimentet bild [1], [2], [3], [4]. I detta syfte har två typer av funktioner varit ganska populära: rörelse och geometri funktioner. Rörelse i intervallet data är vanligtvis identifieras genom att subtrahera två efterföljande skanningar. Om roboten rör sig själv måste skanningarna först justeras, t.ex. med hjälp av skanningsmatchning. Nackdelen med rörelsefunktioner är att endast rörliga människor kan hittas. Toppen och Christensen [5] utökar metoden Schulz et
Arras, etc. Använde även 2D laserintervalldata och tillämpade AdaBoost algoritm för att träna en stark klassificering för att underlätta detektion av människor REF.
Using Boosted Features for the Detection of People in 2D Range Data
{'venue': 'Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': 'Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}