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Personenverfolgung durch die Kombination von 2D-Entfernungs- und RGB-D-Daten

  • Bei der Mensch-Maschine-Interaktion spielt die Verfolgung und Identifizierung von Personen eine wichtige Rolle. Im Rahmen dieser Arbeit ist für den Serviceroboter Lisa, der Arbeitsgruppe Aktives Sehen, ein Framework erstellt worden, um verschiedene Verfahren zur Erkennung, Verfolgung und Identifizierung von Personen zu kombinieren. Zuerst wird mittels 2D Lasers an eine Beindetektion durchgeführt um Hypothesen für Personen aufzustellen. Diese Annahme muss noch durch eine Analyse der Kinect-Punktewolke bestätigt werden. Nach erfolgreicher Bestätigung wird ein Online-Boosting auf RGB-Daten zur Identifizierung durchgeführt. Die Beindaten werden zudem mit einem linearen Kalman-Filter für die Schätzung der Personenbewegung genutzt. Durch die Kombination von Kalman-Filter mit Beindetektion und Online-Boosting soll Personenverfolgung ermöglicht werden. Des Weiteren soll eine Verwechslung von Personen - durch kurzzeitige Verdeckung oder fehlerhaftes assoziieren von Beinen - verhindert werden.
  • In the man-machine interaction tracking and identification of individuals plays an important role. In this work, a framework for the service-robot Lisa, of the Active Vision Group, has been created to combine different methods for the detection, tracking and identification of individuals. First leg detection is performed to establish hypotheses for people using a 2D-laserscan. This assumption needs to be confirmed by an analysis of the Kinect point cloud. After successful confirmation online-boosting on RGB-data is performed for identification. The leg data will also be used with a linear Kalman filter to estimate the movement of people. Through the combination of of Kalman filter with leg detection and online-boosting people tracking should be enabled. Further receiving an interchange of persons should - by brief occlusion or faulty associate of legs - can be prevented.

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Metadaten
Verfasserangaben:Sebastian Stümper
URN:urn:nbn:de:kola-7953
Betreuer:Nicolai Wojke
Dokumentart:Bachelorarbeit
Sprache:Deutsch
Datum der Fertigstellung:15.01.2014
Datum der Veröffentlichung:15.01.2014
Veröffentlichende Institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek
Titel verleihende Institution:Universität Koblenz, Fachbereich 4
Datum der Freischaltung:15.01.2014
Seitenzahl:61 Seiten
Institute:Fachbereich 4 / Institut für Computervisualistik
DDC-Klassifikation:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Lizenz (Deutsch):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG