Astronaut Visual Tracking of Flying Assistant Robot in Space Station Based on Deep Learning and Probabilistic Model
المؤلفون المشاركون
Wang, Zhaokui
Zhang, Yulin
Zhang, Rui
المصدر
International Journal of Aerospace Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
الملخص EN
Real-time astronaut visual tracking is the most important prerequisite for flying assistant robot to follow and assist the served astronaut in the space station.
In this paper, an astronaut visual tracking algorithm which is based on deep learning and probabilistic model is proposed.
Fine-tuned with feature extraction layers’ parameters being initialized by ready-made model, an improved SSD (Single Shot Multibox Detector) network was proposed for robust astronaut detection in color image.
Associating the detection results with synchronized depth image measured by RGB-D camera, a probabilistic model is presented to ensure accurate and consecutive tracking of the certain served astronaut.
The algorithm runs 10 fps at Jetson TX2, and it was extensively validated by several datasets which contain most instances of astronaut activities.
The experimental results indicate that our proposed algorithm achieves not only robust tracking of the specified person with diverse postures or dressings but also effective occlusion detection for avoiding mistaken tracking.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Rui& Wang, Zhaokui& Zhang, Yulin. 2018. Astronaut Visual Tracking of Flying Assistant Robot in Space Station Based on Deep Learning and Probabilistic Model. International Journal of Aerospace Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1167531
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Rui…[et al.]. Astronaut Visual Tracking of Flying Assistant Robot in Space Station Based on Deep Learning and Probabilistic Model. International Journal of Aerospace Engineering No. 2018 (2018), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1167531
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Rui& Wang, Zhaokui& Zhang, Yulin. Astronaut Visual Tracking of Flying Assistant Robot in Space Station Based on Deep Learning and Probabilistic Model. International Journal of Aerospace Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1167531
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1167531
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر