El seguimiento visual del astronauta en tiempo real es el prerrequisito más importante para que el robot asistente volador siga y asista al astronauta en servicio en la estación espacial. En este artículo, se propone un algoritmo de seguimiento visual de astronautas basado en el aprendizaje profundo y en un modelo probabilístico. Ajustado con los parámetros de las capas de extracción de características que se inicializan mediante un modelo preparado, se propuso una red SSD (Single Shot Multibox Detector) mejorada para la detección robusta de astronautas en imágenes en color. Asociando los resultados de la detección con la imagen de profundidad sincronizada medida por la cámara RGB-D, se presenta un modelo probabilístico para garantizar un seguimiento preciso y consecutivo del astronauta en cuestión. El algoritmo funciona a 10 fps en la Jetson TX2, y fue ampliamente validado por varios conjuntos de datos que contienen la mayoría de los casos de actividades de astronautas. Los resultados experimentales indican que nuestro algoritmo propuesto logra no sólo un seguimiento robusto de la persona especificada con diversas posturas o vestimentas, sino también una detección eficaz de oclusiones para evitar un seguimiento erróneo.
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