論文の概要: CNN-based Omnidirectional Object Detection for HermesBot Autonomous Delivery Robot with Preliminary Frame Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11829v1
• Date: Fri, 22 Oct 2021 15:05:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-25 15:28:34.080533
• Title: CNN-based Omnidirectional Object Detection for HermesBot Autonomous Delivery Robot with Preliminary Frame Classification
• Title（参考訳）: フレーム分類によるhermesbot自律配送ロボットのcnnに基づく全方位物体検出
• Authors: Saian Protasov, Pavel Karpyshev, Ivan Kalinov, Pavel Kopanev, Nikita Mikhailovskiy, Alexander Sedunin, and Dzmitry Tsetserukou
• Abstract要約: 予備的バイナリフレーム分類を用いた物体検出のためのニューラルネットワークの最適化アルゴリズムを提案する。 周囲に6台のローリングシャッターカメラを備えた自律移動ロボットを360度視野として実験装置として使用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.56290185900837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile autonomous robots include numerous sensors for environment perception. Cameras are an essential tool for robot's localization, navigation, and obstacle avoidance. To process a large flow of data from the sensors, it is necessary to optimize algorithms, or to utilize substantial computational power. In our work, we propose an algorithm for optimizing a neural network for object detection using preliminary binary frame classification. An autonomous outdoor mobile robot with 6 rolling-shutter cameras on the perimeter providing a 360-degree field of view was used as the experimental setup. The obtained experimental results revealed that the proposed optimization accelerates the inference time of the neural network in the cases with up to 5 out of 6 cameras containing target objects.
• Abstract（参考訳）: 移動ロボットには環境認識のための多数のセンサーが含まれている。 カメラはロボットのローカライゼーション、ナビゲーション、障害物回避に不可欠なツールである。 センサから大量のデータを処理するためには、アルゴリズムを最適化したり、かなりの計算能力を利用する必要がある。 本研究では,予備的バイナリフレーム分類を用いた物体検出のためのニューラルネットワークの最適化アルゴリズムを提案する。 周囲に6台のローリングシャッターカメラを備えた自律型屋外移動ロボットを360度視野として実験装置として使用した。 得られた実験結果から,提案手法は対象物体を含むカメラ6台中最大5台において,ニューラルネットワークの推論時間を高速化できることが判明した。

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