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J-GLOBAL ID：202002216234801688   整理番号：20A2320845

物体の視覚ベース把握と姿勢検出のためのハイブリッドフレームイベント解【JST・京大機械翻訳】

Hybrid Frame-Event Solution for Vision-Based Grasp and Pose Detection of Objects

著者 (4件)： Wang Kyra (The N.1 Institute for Health National University of Singapore,Singapore,119077) ,  Yang Sihan (The N.1 Institute for Health National University of Singapore,Singapore,119077) ,  Kumar Deepesh (The N.1 Institute for Health National University of Singapore,Singapore,119077) ,  Thakor Nitish (The N.1 Institute for Health National University of Singapore,Singapore,119077)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CASE  ページ： 1383-1388  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工手を用いた物体操作における重要課題は,特にクラッタシーンにおいて,検出と姿勢推定である。視覚ベースのロボット把持ソリューションは,通常,高い時空間冗長性を有する従来のフレームベースのビデオカメラを使用するだけであり,それは,低い処理電力を有する人工器官のようなモバイルプラットフォームに不適当である。一方,イベントベースの動的ビジョンセンサ(DVS)は,低い時空間冗長性を持つが,それらの低解像度は,貧弱なオブジェクトセグメンテーションと検出性能をもたらす。本論文では,両システムの落とし穴に対抗するために,フレームベースのビデオカメラとDVSの両方を利用して,視覚の神経処理の2ストリーム仮説に触発された新しいハイブリッドソリューションを概説する。DVSに対する関心領域(ROI)を強調するためのフレームベースカメラに関する計算効率の良い物体検出法を用いることにより,ROIで発生するDVSイベントの最小軸を計算することにより姿勢推定を行うことができた。提案手法は,必要な手首回転と適切な把持タイプを迅速に決定することを可能にし,人工手を用いて物体をピックアップする。ラップトップの結果は,著者らの方法がフレームベースのビデオカメラだけを使用する従来の解法の精度に適合し,一方,77.29%の速い推論速度を達成することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  *視覚 ,  冗長性 ,  人工臓器 ,  電力 ,  ロボット ,  ラップ ,  クラッタ ,  ビデオカメラ ,  視覚センサ
準シソーラス用語： 計算効率 ,  姿勢推定 ,  物体検出 ,  物体操作 ,  関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 物体 ,  視覚 ,  把握 ,  姿勢 ,  解