面向水下人机协作的潜水员视觉识别
计算机视觉与模式识别
2018-09-28 v1 机器人学
摘要
本文提出一种自主水下机器人视觉检测与识别潜水员的方法。所提方法使自主水下机器人能够检测视觉场景中的多名潜水员并区分彼此。此类方法有助于机器人识别人类领导者，例如在多人类/机器人团队中，仅被指定个体可指挥或引导机器人团队。初始潜水员识别使用 Faster R-CNN 算法与区域提议网络，在潜水员位置周围生成边界框。随后，从边界框中提取一组空间与频域描述子以创建特征向量。此后，K-Means 聚类算法（k 设为检测到的边界框数量）基于这些特征向量识别检测到的潜水员。我们在移动机器人前方游泳的潜水员视频片段上评估所提方法的性能，并展示其准确性。
引用
@article{arxiv.1809.10201,
title = {Visual Diver Recognition for Underwater Human-Robot Collaboration},
author = {Youya Xia and Junaed Sattar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.10201},
year = {2018}
}
备注
submitted for ICRA 2019