Grant în cadrul Programului Național PNCDI III, P3- Proiect experimental demonstrativ

Număr Proiect: PN-III-P2-2.1-PED-2019-4995

Perioada de desfășurare: 03.08.2020 – 02.08.2023

Detecția și urmărirea traiectoriei persoanelor sunt capacități importante pentru prelucrarea automată în multiple aplicații bazate pe viziune computerizată. Cu toate acestea, aceste sarcini sunt destul de dificil de realizat autonom și, deși au fost obținute rezultate semnificative, ele reprezintă o provocare tehnologică chiar și la ora actuală. Urmărirea persoanelor, spre deosebire de sarcinile de recunoaștere sau interpretare, este dificilă atât din punct de vedere al predicției traiectoriei, cât și din punct de vedere al identificării și etichetării situațiilor corecte.

Obiectivul principal al proiectului PETRA este dezvoltarea unei platforme software care să permită dezvoltarea de aplicații care necesită detecția și urmărirea persoanelor în medii reale. Proiectarea și implementarea platformei și a setului de algoritmi asociați pentru detecția și urmărirea persoanelor vor fi ușor de utilizat și integrat în sarcinile efectuate de roboții sociali în spații închise și în sarcinile în spații deschise, cum ar fi cazul detecției și urmărirea pietonilor. Provocarea științifică și tehnologică a proiectului este să pornim de la realizările noastre curente privind detecția și urmărirea persoanelor în contextul interacțiunii om-robot și a conducerii autonome pentru a dezvolta și implementa soluții noi bazate pe abordări de învățare profundă. Una dintre provocările proiectului este să testăm pe larg implementările pe mai multe benchmark-uri dificile, dar și pe propriile noastre seturi de date, și să obținem rezultate mai bune decât stadiul actual în domeniu.

Unitatea Finantatoare la nivel National: UEFISCDI

Obiectivele Proiectului

  • Dezvoltarea un set de algoritmi bazați pe tehnici de învățare profundă pentru detecția persoanelor, cu performanțe mai bune decât rezultatele curente pe diferite benchmark-uri, inclusiv în cazuri de obstrucționarea parțială și condiții diferite de iluminare.
  • Dezvoltați un set de algoritmi bazați pe tehnici de învățare profundă pentru urmărirea persoanelor, bazate pe abordarea detect-and-track, care au performanțe mai bune decât rezultatele curente, inclusiv în cazuri de obstrucționarea parțială și condiții diferite de iluminare.
  • Dezvoltați unei arhitecturi de învățare profundă capabilă să învețe reprezentarea caracteristicilor, dar și măsurarea distanței pentru a obține urmărirea optimă a persoanelor.
  • Testarea și validarea soluției dezvoltate pe baza a două instanțe: detecția și urmărirea persoanelor de către un robot mobil echipat cu o cameră și detecția pietonilor care vizează îmbunătățirea condițiilor de siguranță pentru navigarea autonomă a autovehiculelor.

Plan de Realizare

Echipa

Adina Magda Florea

Irina Mocanu

Alexandru Sorici

Mihai Trăscău

David Iancu

Mihai Nan

PETRA (PN-III-P2-2.1-PED-2019-4995) | Toate drepturile sunt rezervate, 2020-2021.