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Robust human detection with occlusion handling by fusion of thermal and depth images from mobile robot

机译:通过融合来自移动机器人的热图像和深度图像进行遮挡处理,实现可靠的人体检测

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摘要

In this paper, a robust surveillance system to enable robots to detect humans in indoor environments is proposed. The proposed method is based on fusing information from thermal and depth images which allows the detection of human even under occlusion. The proposed method consists of three stages, pre-processing, ROI generation and object classification. A new dataset was developed to evaluate the performance of the proposed method. The experimental results show that the proposed method is able to detect multiple humans under occlusions and illumination variations.
机译:在本文中,提出了一种鲁棒的监视系统,使机器人能够检测室内环境中的人。所提出的方法基于融合来自热图像和深度图像的信息,即使在遮挡下也可以检测到人。所提出的方法包括三个阶段:预处理,ROI生成和对象分类。开发了一个新的数据集来评估所提出方法的性能。实验结果表明,该方法能够在遮挡和光照变化下检测多个人。

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