Person-tracking robots have many applications, such as in security, elderly care, and socializing robots. Such a task is particularly challenging when the person is moving in a Uniform crowd. Also, despite significant progress of trackers reported in the literature, state-of-the-art trackers have hardly addressed person following in such scenarios. In this work, we focus on improving the perceptivity of a robot for a person following task by developing a robust and real-time applicable object tracker. We present a new robot person tracking system with a new RGB-D tracker, Deep Tracking with RGB-D (DTRD) that is resilient to tricky challenges introduced by the uniform crowd environment. Our tracker utilizes transformer encoder-decoder architecture with RGB and depth information to discriminate the target person from similar distractors. A substantial amount of comprehensive experiments and results demonstrate that our tracker has higher performance in two quantitative evaluation metrics and confirms its superiority over other SOTA trackers.


翻译:个人跟踪机器人有许多应用,例如安全、老年人护理和社会化机器人。当一个人在统一人群中移动时,这种任务尤其具有挑战性。此外,尽管文献中报告的跟踪器取得了显著进步,但最先进的跟踪器在这种情景中几乎没有针对人。在这项工作中,我们侧重于通过开发一个强大和实时的可实时应用对象跟踪器,提高机器人对任务执行者的认识。我们推出了一个新的机器人跟踪系统,配有一个新的 RGB-D 跟踪器,即与RGB-D (DDD) 的深度跟踪器,能够应对统一人群环境带来的棘手挑战。我们的跟踪器利用变压器编码解码器结构,使用RGB 和深度信息来区分目标人与类似的分散器。大量全面试验和结果显示,我们的跟踪器在两个定量评价指标中表现较高,并证实其优于其他SOTA跟踪器。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
49+阅读 · 2020年2月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Fairness and Bias in Robot Learning
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月7日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员