論文の概要: Dynamic-Dark SLAM: RGB-Thermal Cooperative Robot Vision Strategy for Multi-Person Tracking in Both Well-Lit and Low-Light Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12768v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 03:05:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:29:10.972543
• Title: Dynamic-Dark SLAM: RGB-Thermal Cooperative Robot Vision Strategy for Multi-Person Tracking in Both Well-Lit and Low-Light Scenes
• Title（参考訳）: ダイナミックダークSLAM:マルチパーソントラッキングのためのRGB熱協調型ロボットビジョン戦略
• Authors: Tatsuro Sakai, Kanji Tanaka, Jonathan Tay Yu Liang, Muhammad Adil Luqman, Daiki Iwata,
• Abstract要約: RGBとサーマルカメラを併用した協調MPTシステムを提案する。 評価実験により、Tトラッカーは明るいシーンと暗いシーンの両方で顕著な性能を発揮することが示された。 この研究は、動的ダークSLAMに向けた重要な第一歩であり、個人の効果的な認識、理解、再構築を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2582887633807602
• License:
• Abstract: In robot vision, thermal cameras have significant potential for recognizing humans even in complete darkness. However, their application to multi-person tracking (MPT) has lagged due to data scarcity and difficulties in individual identification. In this study, we propose a cooperative MPT system that utilizes co-located RGB and thermal cameras, using pseudo-annotations (bounding boxes + person IDs) to train RGB and T trackers. Evaluation experiments demonstrate that the T tracker achieves remarkable performance in both bright and dark scenes. Furthermore, results suggest that a tracker-switching approach using a binary brightness classifier is more suitable than a tracker-fusion approach for information integration. This study marks a crucial first step toward ``Dynamic-Dark SLAM," enabling effective recognition, understanding, and reconstruction of individuals, occluding objects, and traversable areas in dynamic environments, both bright and dark.
• Abstract（参考訳）: ロボットビジョンでは、熱カメラは完全な暗闇の中でも人間を認識する大きな可能性を秘めている。 しかし、データ不足と個人識別の難しさにより、MPT(Multi-person tracking)への応用が遅れている。 本研究では、RGBとTトラッカーのトレーニングに擬似アノテーション(バウンディングボックス+人体ID)を用いて、共同位置RGBとサーマルカメラを利用する協調MPTシステムを提案する。 評価実験により、Tトラッカーは明るいシーンと暗いシーンの両方で顕著な性能を発揮することが示された。 さらに,2値の輝度分類器を用いたトラッカースイッチング手法は,情報統合のためのトラッカーフュージョン手法よりも適切であることが示唆された。 この研究は「ダイナミックダークSLAM」に向けた重要な第一歩であり、個人を効果的に認識し、理解し、再構築し、物体を包含し、そして明暗の両方の動的環境において、移動可能な領域を探索することができる。

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