文献

J-GLOBAL ID：202102289189901818   整理番号：21A0671753

構造化意味3Dシーングラフ構築のためのボトムアップフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Bottom-up Framework for Construction of Structured Semantic 3D Scene Graph

著者 (6件)： Yu Bangguo (Shandong University,School of Control Science and Engineering,Jinan,P.R. China,250061) ,  Chen Chongyu (DarkMatter AI Research,Guangzhou,P.R. China,511458) ,  Zhou Fengyu (Shandong University,School of Control Science and Engineering,Jinan,P.R. China,250061) ,  Wan Fang (Shandong University,School of Control Science and Engineering,Jinan,P.R. China,250061) ,  Zhuang Wenmi (Shandong University,School of Control Science and Engineering,Jinan,P.R. China,250061) ,  Zhao Yang (Qilu University of Technology (Shandong academy of sciences),School of Electrical Engineering and Automation,Jinan,P.R. China,250353)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 8224-8230  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： 高レベル人間-ロボット相互作用タスクに対して,3Dシーン理解は自律ロボットにとって重要で,自明でない。しかし,3Dシーンの有効環境情報の利用と利用は,3D環境の複雑性と我々の視覚世界に関する推論のための限られた能力のために自明ではない。意味的検出とシーン解析に関する大きな努力があったが,3Dシーンの構文解析と表現のための既存の解決策は,正確な意味情報を保存して,十分な適応性を等しく保つことができなかった。本研究では,構造化3Dシーングラフ生成のためのボトムアップ構築フレームワークを提案し,構造化表現による3D屋内環境のオブジェクト,関係および属性を効率的に記述した。提案方法において,著者らは視覚知覚を採用して,最適構文グラフを計算するため,意味情報と場面から推論を捕えた。その後,改良確率的文法モデルを使用し,情景を表現した。実験結果は,提案したフレームワークが精度に関して既存の方法より著しく優れていて,実証が,高レベル人間-ロボット相互作用タスクに適用する適応性を確認するために提供されることを証明した。補助ビデオは次のリンクでアクセスできる:https://youtu.be/vEWNxnSwmKI。Copyright 2021 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： 視覚 ,  構文分析 ,  適応性 ,  文法 ,  録画装置 ,  屋内環境 ,  *三次元 ,  視知覚 ,  自律ロボット
準シソーラス用語： 環境情報 ,  意味情報 ,  複雑性 ,  *ボトムアップ ,  ヒューマンロボットインタラクション ,  構文 , 【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 (8件)： 構造化 ,  意味 ,  3D ,  シーン ,  グラフ ,  構築 ,  ボトムアップ ,  フレームワーク