論文の概要: Autonomous Removal of Perspective Distortion for Robotic Elevator Button Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.11774v1
• Date: Thu, 26 Dec 2019 04:23:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-10 08:30:23.566544
• Title: Autonomous Removal of Perspective Distortion for Robotic Elevator Button Recognition
• Title（参考訳）: ロボットエレベータ・ボタン認識のための視点歪みの自動除去
• Authors: Delong Zhu, Jianbang Liu, Nachuan Ma, Zhe Min, and Max Q.-H. Meng
• Abstract要約: 本稿では,エレベーターパネル画像の視点歪みを自律的に補正するアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、1つの画像を自律的に実行し、明示的な特徴検出や特徴マッチング手順を必要としない。 実験の結果,提案アルゴリズムはカメラの動きを正確に推定し,視点歪みを効果的に除去できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.83817805955394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Elevator button recognition is considered an indispensable function for enabling the autonomous elevator operation of mobile robots. However, due to unfavorable image conditions and various image distortions, the recognition accuracy remains to be improved. In this paper, we present a novel algorithm that can autonomously correct perspective distortions of elevator panel images. The algorithm first leverages the Gaussian Mixture Model (GMM) to conduct a grid fitting process based on button recognition results, then utilizes the estimated grid centers as reference features to estimate camera motions for correcting perspective distortions. The algorithm performs on a single image autonomously and does not need explicit feature detection or feature matching procedure, which is much more robust to noises and outliers than traditional feature-based geometric approaches. To verify the effectiveness of the algorithm, we collect an elevator panel dataset of 50 images captured from different angles of view. Experimental results show that the proposed algorithm can accurately estimate camera motions and effectively remove perspective distortions.
• Abstract（参考訳）: エレベータボタン認識は,移動ロボットの自律エレベータ操作を実現する上で欠かせない機能であると考えられる。 しかし、好ましくない画像条件と様々な画像歪みにより、認識精度は向上していない。 本稿では,エレベーターパネル画像の視点歪みを自律的に補正するアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムはまずGaussian Mixture Model(GMM)を用いてボタン認識結果に基づいてグリッドフィッティング処理を行い、次に推定されたグリッドセンターを基準としてカメラの動きを推定して視点歪みを補正する。 このアルゴリズムは、1つの画像を自律的に実行し、明示的な特徴検出や特徴マッチングの手順を必要としない。 このアルゴリズムの有効性を検証するために,異なる角度から撮影された50画像のエレベータパネルデータセットを収集した。 実験の結果,提案アルゴリズムはカメラの動きを正確に推定し,視点歪みを効果的に除去できることがわかった。

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