dich

Mt phng php Finding 3D Object S dngRng buc hnh hc ca Depth Map

Tm tt-Tm mt i tng trong mt cnh 3D l quan trngvn trong cc cng ng ngi my, c bit h trh thng cho ngi khim th. Trong hu ht cc h thng,fi u tin v bc quan trng nht l lm th no pht hin mt i tng trong mtmi trng phc tp. Bi bo ny xut mt phng php fi ndingcc i tng s dng cc rng buc hnh hc v hnh nh su. ccbene fi t ca phng php ny l h thng c th pht hin mt i tng nhanh chng vef fi ciently trong s khc s dng hn ch ch hnh hc. nh vyh thng c th pht hin cc i tng mnh m vi thay i nh sng,mu sc, kt cu ca cc i tng. Trong bi bo ny, chng ti ch tp trung vo vic pht hinmt i tng trn bng bng cch s dng n l hnh hc. ExperimentalKt qu cho thy phng php xut ca chng ti s vt quaphng php truyn thng s dng m hnh i tng pht hin v l ng tin cycho fi nding mt i tng trong cnh n gin.

Vic tm kim mt i tng l mt vn c bn trong lnh fihiu bit cnh. N c p dng rng ri trong robot chokhim th h thng h tr. C ba c bnbc cho vn i tng fi nding: pht hin, khoanh vng vphn loi cc i tng trong nh. Cc vn i tng fi nding c pht hin rt nhiu trong c khng gian 2D v 3D. Tuy nhin,th gii thc l kh c th c trnh by trong khng gian 2D, trong khii tng pht hin trong khng gian 3D tn ti nhiu thch thc nh tnh nngs dng, thi gian iu hnh. K t Kinect [1] tr nn ph bin hn,cc hnh nh c chp t thit b tr thnh chi tit hntrong c hai mu sc v chiu su. V kt qu l chng ta c th m phngmi trng thc t hn. Tuy nhin, mi i tngc hnh dng ring ca mnh trong khng gian 3D v rt c o vi mtloi i tng, v vy n l cn thit s dng cu trc hnh hcca cc i tng cho vn ca chng ti.

Cc phng php tip cn bo co ch yu l tm hiu [2], [3], [4]tnh nng i tng pht hin v fi nding chng tronghnh nh. iu ny cn c mt giai on o to v n l tn thi gian.Trong bi bo ny, chng ti xut mt phng php mi cho fi nding mt i tngc cu trc hnh hc n gin. Phng php ca chng ti khngnhm mc ch tm hiu mt m hnh i tng, v qu trnh hun luyn din rart nhiu thi gian chun b cc d liu v ph thuc ca n mnh m trncc tnh nng m chng ti la chn xy dng mt m hnh. c bit,phng php trng tm vo vic pht hin my bay bng trong s rt nhiu my baychng hn nh bn, fl oor, tng, ... Sau , chng ti pht hin cc cc trnbng bi ch cn li im trn bn. Chai ngun ng gp trn giy ca chng ti. Th nht, h thng c thpht hin mt i tng trong mt thi gian ngn. Th hai, n c th t c chnh xc cao hn so vi mt s phng php tip cn da trn tnh nng. Hnh 1cho thy brie fl y nhng u im ca phng php ca chng ti.II.R phn chn WORK c rt nhiu phng php c xut cho fi fitting v cutracting my bay t m my im [5], [6], [7]. Trong nhng phng php,cc m hnh gi estimative ang s dng n cho fi fitting vchit xut my bay. Giai on lp d ton l ng ksau m hnh kt hp vi mt m hnh fi ned prede h ta cho cc ng cong 3D. C th, cc tc gic gng ti to li cc gh trong 3D. N cho mt rt ttkt qu khi so snh vi cc nh nc-of-the-art. Song y,phng php tip cn, nu tnh nng c b qua, xy dng li 3D s cdif cult fi v c th l sai. Trong [12], cc tc gi xutmt phng php xy dng li 3D t khung trnh t ca Kinect.Nhng trong cch tip cn ny, cc tc gi ch tp trung vo cc i tng 3Dc b mt nhn. N ch c th c thc hin bng cch s dnghiu chnh hnh nh RGBD t Kinect.Hin nay, nhiu thut ton th c lng m hnh trong [13],[14], [15] dataset. Trong [13], h s dng thut ton RANSAC fi t ellipse s dng 5 im ngu nhin. Trong [14], cc tc gis dng 3 im xc nh trung tm ellipse. Nhng trong [15], cctc gi s dng mt s hn ch hnh hc. Kaewapichai etal. [16] xut mt phng php m l kt hp giaRANSAC v thut ton Least Square (PRANSAC) n mtfi fitting ellipse. Tuy nhin, mt hnh elip fi fitting ca hnh nh c nh gimt s kt qu khc nhau. Ex. Trong [17] nh gi OpenCVSquares nht da ellipse fi t thut ton cho thy mt tt hn nhiuchnh xc hn RANSAC da fi t. Nhng, Trong [18], nh gi caModi fi ed RANSAC bi cc ng dng elip fi fitting tmt hnh nh tnh l ef fi cient.