DLOFTBs — Fast Tracking of Deformable Linear Objects with B-splines

要約

剛体の操作は広く研究されているトピックですが、変形可能な線形オブジェクト (DLO) の操作は大幅に未開発のようです。
これの潜在的な理由は、操作中にジオメトリが変化するため、DLO の状態を記述および観察することの固有の困難です。
この論文では、マスクされた画像に基づいて DLO の形状を高速追跡するためのアルゴリズムを提案します。
追跡されたオブジェクトに関する事前知識がないため、提案された方法は、追跡されたオブジェクトの形状の信頼できる表現を数十ミリ秒以内に見つけます。
このアルゴリズムの主なアイデアは、最初に DLO マスク イメージをスケルトン化し、DLO スケルトンのパーツをウォークスルーし、セグメントを順序付けられたパスに配置し、最後に B スプラインをそれに適合させることです。
実験によると、当社のソリューションは、DLO の形状再構成の精度とアルゴリズムの実行時間において最先端のアプローチよりも優れており、深刻なオクルージョン、自己交差、1 つの画像内の複数の DLO などの困難なシナリオを処理できることが示されています。

要約(オリジナル)

While the manipulation of rigid objects is an extensively explored research topic, deformable linear object (DLO) manipulation seems significantly underdeveloped. A potential reason for this is the inherent difficulty in describing and observing the state of the DLO as its geometry changes during manipulation. This paper proposes an algorithm for fast-tracking the shape of a DLO based on the masked image. Having no prior knowledge about the tracked object, the proposed method finds a reliable representation of the shape of the tracked object within tens of milliseconds. This algorithm’s main idea is to first skeletonize the DLO mask image, walk through the parts of the DLO skeleton, arrange the segments into an ordered path, and finally fit a B-spline into it. Experiments show that our solution outperforms the State-of-the-Art approaches in DLO’s shape reconstruction accuracy and algorithm running time and can handle challenging scenarios such as severe occlusions, self-intersections, and multiple DLOs in a single image.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google