面向水下人机协作的实时多潜水员跟踪与重识别
机器人学
2019-10-23 v1 人机交互
摘要
与人类潜水员团队协同作业的自主水下机器人可能需要区分不同的潜水员，例如识别领队潜水员或跟随特定队员。本文描述了一种使自主水下机器人能够实时跟踪潜水员并对其进行重识别的技术。该方法是对带有外观度量（deep SORT）的 Simple Online Realtime Tracking (SORT) 的扩展。初始潜水员检测由为实时潜水员检测定制的 CNN 执行，随后为每个检测到的潜水员提取外观特征。接下来，使用 deep SORT 算法的扩展进行实时基于检测的跟踪。我们在一系列潜水员执行人机协作任务的视频上评估了该技术，并表明我们的方法在跟踪过程中能准确识别更多潜水员。我们还讨论了将多人跟踪应用于机载自主机器人作业的实际考量，并考虑了在机载跟踪期间如何应对失败案例。
引用
@article{arxiv.1910.09636,
title = {Real-Time Multi-Diver Tracking and Re-identification for Underwater Human-Robot Collaboration},
author = {Karin de Langis and Junaed Sattar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.09636},
year = {2019}
}