Resumen

El análisis de escenas desempeña un papel crucial al llevar a cabo tareas de interacción humano-robot. Como el ojo del robot, la cámara RGB-D es uno de los componentes más importantes para recolectar imágenes multivista y construir mapas semánticos del entorno 3D orientados a instancias, especialmente en escenas interiores desconocidas. Aunque hay muchos estudios que desarrollan sistemas de mapeo preciso a nivel de objetos con diferentes tipos de cámaras, estos métodos ya sea procesan el problema de segmentación de instancias en un mapeo completo o sufren de un problema crítico de tiempo real debido al intenso procesamiento computacional requerido. En este artículo, proponemos un método novedoso para construir incrementalmente mapas semánticos 3D orientados a instancias directamente a partir de imágenes adquiridas por la cámara RGB-D. Para garantizar una reconstrucción eficiente de objetos 3D con identificadores semánticos e instancias, las imágenes RGB de entrada son procesadas por un detector de objetos con aprendizaje profundo en tiempo real. Para obtener un grupo preciso

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Análisis de escenas; Tareas de interacción humano-robot; Cámara RGB-D; Mapas semánticos de entornos 3D orientados a instancias; Escenas interiores; Sistemas de mapeo a nivel de objetos
• Keywords:Scene parsing; Human-robot interaction tasks; RGB-D camera; Instance-oriented 3D environment semantic maps; Indoor scenes; Object-level mapping systems