University of Oulu

Real-time human detection from depth images with heuristic approach

Saved in:
Author: Kuosmanen, Miiro1; Majabacka, Samu1; Suvanto, Kalle-Oskari1
Organizations: 1University of Oulu, Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, Department of Computer Science and Engineering, Computer Science
Format: ebook
Version: published version
Access: open
Online Access: PDF Full Text (PDF, 7.6 MB)
Pages: 35
Persistent link: http://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202006252675
Language: English
Published: Oulu : M. Kuosmanen; S. Majabacka; K.-O. Suvanto; K.-O. Suvanto, 2020
Publish Date: 2020-06-29
Thesis type: Bachelor's thesis
Description:

Abstract

The first industrial robot was built in the mid-20th century. The idea of the industrial robots was to replace humans in assembly lines, where the tasks were repetitive and easy to do. The benefits of these robots are that they are able to work around the clock and only need electricity as compensation. Over the years, robots capable of only doing repetitive tasks have evolved to operate fully autonomously in challenging environments. Some examples of these are self-driving cars and service robots that can work as customer servants. This is mainly accomplished through advancements in artificial intelligence, machine vision, and depth camera technologies. With machine vision and depth perception, robots are able to construct a fully structured environment around them and this allows them to properly react to sudden changes in their surroundings.

In this project, a naive detection algorithm was implemented to separate humans from depth images. The algorithm works by removing the ground plane, after which the floating objects can be separated more easily. The floating objects are further processed, and the human detection part is then achieved using a heuristic approach. The proposed algorithm works in real time and reliably detects people standing in a relatively open environment. However, because of the naive approach, human-sized items are wrongly detected as humans in some scenarios.

Tiivistelmä

Ensimmäinen teollisuusrobotti rakennettiin 1900-luvun puolivälissä. Teollisuusrobottien tarkoitus oli korvata ihmiset tehtaiden kokoonpanolinjoilla, joissa työtehtävät olivat pääsääntöisesti yksinkertaisia ja itseään toistavia. Näiden robottien etuna on, että ne kykenevät työskentelemään kellon ympäri pelkän sähkön varassa. Vuosien mittaan robotit ovat kehittyneet yksinkertaisista koneista roboteiksi, jotka kykenevät toimimaan täysin itsenäisesti haastavissakin olosuhteissa. Itseajavat autot ja asiakaspalvelijana toimivat palvelurobotit ovat näistä hyviä esimerkkejä. Tällaiset saavutukset ovat olleet mahdollisia tekoälyn, konenäön ja syvyyskameroiden kehityksen myötä. Kone- ja syvyysnäön avulla robotit pystyvät muodostamaan itselleen selkeän kuvan ympäristöstään, mikä mahdollistaa nopean reagoinnin yllättäviinkin muutoksiin ympäristössä.

Tässä työssä toteutettiin naiivi havaitsemisalgoritmi erottelemaan ihmiset syvyyskuvista. Algoritmi poistaa maatason, jonka jälkeen ilmassa leijuvat esineet voidaan erotella toisistaan. Erotetut esineet jatkokäsitellään, jonka jälkeen ihmisten havaitseminen toteutetaan heuristisella menetelmällä. Työssä esitelty algoritmi toimii reaaliajassa ja pystyy luotettavasti havaitsemaan ihmiset suhteellisen avoimessa ympäristössä, vaikkakin joissain tapauksissa ihmisen kokoiset esineet luokitellaan väärin ihmisiksi naiivin lähestymistavan vuoksi.

see all

Subjects:
Copyright information: © Miiro Kuosmanen; Samu Majabacka; Kalle-Oskari Suvanto; Kalle-Oskari Suvanto, 2020. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for your own personal use. Commercial use is prohibited.