基于卷积神经网络的服务机器人人体跟踪算法

摘要

人体跟随是服务机器人在人机交互领域的研究热点.当存在障碍物对人体进行遮挡时,单一算法的服务机器人人体跟随效果较差.提出一种Faster－RCNN与卡尔曼滤波相结合的算法,使用Faster－RCNN检测图像中的人体目标,建立相应的卡尔曼滤波器进行位置估计,使用跟踪过程中Faster－RCNN检测到的人体位置信息来更新卡尔曼滤波器.实验验证了在有障碍物遮挡的情况下,人体跟随效果得到提升.