Imagenes de obstaculos

Imagenes de obstaculos

😙 Imágenes de desafíos en la vida

Esto es sobre todo una cuestión de clasificación si sabes cómo es la dirección. Obtenga una serie de imágenes de un camino a varias distancias, iluminación y otros factores, y marque manualmente el terreno en cada imagen. Entrene un clasificador para clasificar cada píxel como “camino” o “no camino” utilizando estos datos etiquetados. Esto puede ser tan fácil como clasificar los valores RGB (o HSV) de cada píxel o utilizar la retroproyección del histograma incorporada en OpenCv (es decir, cv::CalcBackProjectPatch()) dependiendo de la textura del camino.
Comience con umbrales manuales, luego pase a la coincidencia basada en el histograma, y luego utilice un clasificador de aprendizaje automático completo (como un clasificador Naive Bayes o un SVM) si las técnicas más simples fallan. Los píxeles que se etiquetan como “no carril” después de clasificar toda la imagen son obstáculos. Evitamos crear una “base de datos de elementos” clasificando el carril en lugar de los obstáculos.
La solución más sencilla es añadir más sensores (“¡tirar más hardware al problema!”) y calcular explícitamente la ubicación tridimensional de los obstáculos, lo que está un poco fuera del alcance del problema. En orden ascendente de preferencia:

👂 Obstáculos de carácter

Los sistemas centrados en el procesamiento de imágenes tienen una amplia gama de aplicaciones en el ámbito del control de movimiento de robots y vehículos autónomos. El objetivo de este trabajo es resolver el problema previo a la implementación de la evitación automática de obstáculos en carretera: cómo detectarlos, monitorizarlos en una secuencia de imágenes y determinar cuáles de ellos son estacionarios, entrantes o salientes de la cámara. El algoritmo general de clasificación de obstáculos que se presenta en este trabajo consta de tres fases básicas (1) segmentación de la imagen para extraer los píxeles de una imagen de la carretera y los objetos que se encuentran sobre ella; (2) extracción de puntos característicos dentro del área del obstáculo, su descripción y seguimiento en fotogramas posteriores; y (3) estimación de las distancias entre la cámara, el obstáculo y el objeto (velocidades relativas). Las verificaciones de los pasos específicos del algoritmo propuesto se demuestran utilizando imágenes reales de tráfico rodado, mientras que el algoritmo global se evalúa utilizando secuencias de imágenes sintéticas y del mundo real.

😎 Imágenes de la carrera de obstáculos

La célula de trabajo del robot debe ser relativamente estática en las aplicaciones industriales actuales, sin vigilancia de sensores. Podría producirse una colisión si el entorno del robot se desplaza inesperadamente, como cuando una persona entra en la célula de trabajo y se cruza en la trayectoria. El objetivo de la investigación actual es relajar la distinción entre los espacios de trabajo del robot y de las personas. Presentamos el primer método para detectar múltiples objetos desconocidos mediante la combinación de múltiples imágenes de profundidad 3D. Los sensores de profundidad se colocan alrededor de la célula de trabajo para supervisar un entorno 3D compartido. Las imágenes de profundidad adquiridas se utilizan para medir una aproximación conservadora de todos los obstáculos detectados dentro de la región monitorizada. Estas configuraciones pueden probarse para detectar colisiones con todos los obstáculos observados utilizando un modelo de robot y una sección de su trayectoria potencial. Si no se observa ninguna colisión, la velocidad máxima puede limitarse por la distancia mínima a cualquier obstáculo. El método puede utilizarse en otras muchas situaciones, como la supervisión de motores de herramientas o de exposiciones en museos. La detección de colisiones en imágenes es un término utilizado para describir la detección de colisiones en imágenes. Zona de seguridad para robots industriales Sensor de profundidad

🐺 Icono de los obstáculos

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7ª Conferencia Internacional de Ingeniería Óptica y Fotónica (icOPEN 2019); 112051C (2019); https://doi.org/10.1117/12.2541656
icOPEN 2019, la Séptima Conferencia Internacional sobre Ingeniería Óptica y Fotónica, se celebrará en Phuket, Tailandia, en 2019.
Proc. SPIE 11205, Séptima Conferencia Internacional sobre Ingeniería Óptica y Fotónica (icOPEN 2019), 112051C (16 de octubre de 2019); https://doi.org/10.1117/12.2541656.

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