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Basso, Filippo (2011) RGB-D people tracking by detection for a mobile robot. [Magistrali biennali]

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Abstract

In this work, we propose a fast and robust multi-people long-term tracking algorithm for mobile platforms equipped with RGB-D sensors. The approach we followed is based on the clustering of the scene by using 3D information in conjunction with a reliable HOG classifier to identify people among these clusters. For each detected person, we instantiate a Kalman filter to maintain and predict his location, and a classifier trained on-line to recover the track even after full occlusions. We also perform some tests on a challenging real-world indoor environment whose results have been evaluated with the CLEAR MOT metrics. Our algorithm proved to correctly track 96% of people with very limited ID switches and few false positives, with an average frame rate of more than 25 fps. Moreover, its applicability to robot-people following tasks have been tested and discussed

Tipologia del documento:Magistrali biennali
Parole chiave:tracking, robot, Kinect, RGB-D
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:35111
Relatore:Menegatti, Emanuele
Data della tesi:10 Ottobre 2011
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca Interdipartimentale di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text

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