論文の概要: People Tracking in Panoramic Video for Guiding Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02735v1
- Date: Mon, 6 Jun 2022 16:44:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-07 17:20:58.385689
- Title: People Tracking in Panoramic Video for Guiding Robots
- Title（参考訳）: パノラマビデオでロボットを誘導する人々
- Authors: Alberto Bacchin, Filippo Berno, Emanuele Menegatti, and Alberto Pretto
- Abstract要約: ガイドロボットは、おそらく未知の環境の特定の場所への移動を効果的に行うことを目的としている。
この操作の間、ロボットは、付随する人物を検出し、追跡し、彼女/彼の姿を見失おうとはしない。
360deg Field of View (FoV)は、あらゆるフレームオブジェクトがセンサーから外されたり、遠く離れていなければ、FoVを離れることができないことを保証します。
我々は、視線カメラ用に設計された標準的な人検出・追跡パイプラインであるパノラマビデオに効果的に適応できる一連の手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.092922495279074
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A guiding robot aims to effectively bring people to and from specific places
within environments that are possibly unknown to them. During this operation
the robot should be able to detect and track the accompanied person, trying
never to lose sight of her/him. A solution to minimize this event is to use an
omnidirectional camera: its 360{\deg} Field of View (FoV) guarantees that any
framed object cannot leave the FoV if not occluded or very far from the sensor.
However, the acquired panoramic videos introduce new challenges in perception
tasks such as people detection and tracking, including the large size of the
images to be processed, the distortion effects introduced by the cylindrical
projection and the periodic nature of panoramic images. In this paper, we
propose a set of targeted methods that allow to effectively adapt to panoramic
videos a standard people detection and tracking pipeline originally designed
for perspective cameras. Our methods have been implemented and tested inside a
deep learning-based people detection and tracking framework with a commercial
360{\deg} camera. Experiments performed on datasets specifically acquired for
guiding robot applications and on a real service robot show the effectiveness
of the proposed approach over other state-of-the-art systems. We release with
this paper the acquired and annotated datasets and the open-source
implementation of our method.
- Abstract（参考訳）: 案内ロボットは、おそらく未知の環境内の特定の場所から人々を効果的に呼び寄せることを目的としている。
この操作の間、ロボットは同行者を検知し追跡することができ、彼女/ヒムを見失おうとはしない。
360{\deg} Field of View (FoV)は、あらゆるフレームオブジェクトがセンサーから外されたり、遠く離れていなければ、FoVを離れることができないことを保証します。
しかし,取得したパノラマビデオでは,処理対象画像の大きさ,円筒投影による歪み効果,パノラマ画像の周期的性質など,人物検出や追跡などの知覚タスクにおける新たな課題が紹介されている。
本稿では,視線カメラ用に設計された標準的な人検出・追跡パイプラインであるパノラマビデオに効果的に適用可能な,対象とする一連の手法を提案する。
提案手法は,360{\deg}カメラを用いた深層学習に基づく人物検出・追跡フレームワーク内に実装・テストされている。
ロボットアプリケーションを導くために特別に取得されたデータセットや、実際のサービスロボットで実施された実験は、他の最先端システムに対する提案されたアプローチの有効性を示している。
本稿では,得られた注釈付きデータセットと,提案手法のオープンソース実装について述べる。
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