論文の概要: Efficient Lines Detection for Robot Soccer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19469v1
- Date: Fri, 25 Jul 2025 17:54:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-28 16:16:49.059343
- Title: Efficient Lines Detection for Robot Soccer
- Title（参考訳）: ロボットサッカーにおける効率的なライン検出
- Authors: João G. Melo, João P. Mafaldo, Edna Barros,
- Abstract要約: 本稿では,ERSEDアルゴリズムを用いて,RGB色遷移を解析し,フィールドに属する線を識別する手法を提案する。
提案手法は,高度な処理速度を提供しながら,最先端のディープラーニングモデルに匹敵する精度を実現し,低消費電力ロボットプラットフォーム上でのリアルタイムアプリケーションに適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Self-localization is essential in robot soccer, where accurate detection of visual field features, such as lines and boundaries, is critical for reliable pose estimation. This paper presents a lightweight and efficient method for detecting soccer field lines using the ELSED algorithm, extended with a classification step that analyzes RGB color transitions to identify lines belonging to the field. We introduce a pipeline based on Particle Swarm Optimization (PSO) for threshold calibration to optimize detection performance, requiring only a small number of annotated samples. Our approach achieves accuracy comparable to a state-of-the-art deep learning model while offering higher processing speed, making it well-suited for real-time applications on low-power robotic platforms.
- Abstract（参考訳）: ロボットサッカーでは、ラインやバウンダリなどの視覚的特徴の正確な検出が、信頼できるポーズ推定に不可欠である。
本稿では,ERSEDアルゴリズムを用いて,RGB色遷移を分析してフィールドに属する線を識別する,軽量で効率的なサッカー線検出手法を提案する。
そこで我々は,検出性能を最適化するためのしきい値校正のためのParticle Swarm Optimization (PSO) に基づくパイプラインを導入する。
提案手法は,高度な処理速度を提供しながら,最先端のディープラーニングモデルに匹敵する精度を実現し,低消費電力ロボットプラットフォーム上でのリアルタイムアプリケーションに適している。
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