Abstract-Object detektering är en viktig uppgift för autonoma robotar som arbetar i dynamiska och föränderliga miljöer. En robot bör kunna upptäcka föremål i närvaro av sensorbuller som kan induceras genom att ändra ljusförhållanden för kameror och falska djupavläsningar för avståndssensorer, särskilt RGB-D-kameror. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi en ny adaptiv fusionsmetod för objektdetektering som lär sig vikta prognoserna för olika sensormodaliteter på ett online sätt. Vår strategi är baserad på en blandning av konvolutionella neurala nätverk (CNN) experter och innehåller flera metoder inklusive utseende, djup och rörelse. Vi testar vår metod i omfattande robotexperiment, där vi upptäcker människor i ett kombinerat inomhus- och utomhusscenario från RGB-D-data, och vi visar att vår metod kan anpassas till hårda ljusförändringar och svår kamerarörelse oskärpa. Dessutom presenterar vi en ny RGB-D-datauppsättning för att upptäcka människor i blandade miljöer och utomhusmiljöer, inspelade med en mobil robot.
Vidare, Mees et al. REF har smält olika sensormodaliteter med hjälp av en blandning av konvolutionella neurala nätverk för objektdetektering i en föränderlig miljö.
Choosing Smartly: Adaptive Multimodal Fusion for Object Detection in Changing Environments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}