胡椒人體檢測

我想檢測人而不依賴人臉檢測。如果照明條件較差，或者辣椒麪朝外，則不會檢測到人。記憶事件'PeoplePerception/JustArrived'和'EngagementZones/PersonApproached'似乎依賴於相機可檢測的臉部。是否有激光/紅外/聲納距離變化引發的記憶事件？胡椒人體檢測

我不知道是否有比更好的解決方案：

while True: 
    floatDist = self.memory.getData('Device/SubDeviceList/Platform/Front/Sonar/Sensor/Value') 
    if floatDist < 1.0: 
     doSomething() 
    sleep(0.5)

來源

2017-09-05 Anders_K

這是正確的方法！你也可以嘗試「faceDetected」事件，它會比人們的感覺更快地觸發。 – JLS

可以使用前聲納和人類檢測事件「FaceDetected」。

但是，您可以使用PeriodicTask而不是一個while循環。你每次0.5秒檢查事件，你將被允許停止它。

我會那樣做：

class HumanDetector: 
def __init__(self, ALMemory): 
    self.ALMemory = ALMemory 

    # subscribe to FaceDetected 
    self.subscriber = self.ALMemory.subscriber("FaceDetected") 
    self.subscriber.signal.connect(self.on_human_tracked) 

    self.task = qi.PeriodicTask() 
    self.task.setCallback(self._task) 
    self.task.setUsPeriod(50000) 
    self.task.start(True) 

def on_human_tracked(self, value): 
    print "do something with the face" 

def _stop(self): 
    print "_stop..." 
    self.task.stop() 
    self.face_detection.unsubscribe("FaceDetected") 
    print "_stop done" 

def _task(self): 
    print "_task..." 
    floatDist = self.memory.getData('Device/SubDeviceList/Platform/Front/Sonar/Sensor/Value') 
    if floatDist < 1.0: 
     print "do something with the object in front of the robot" 

    print "_task done"

所以這是需要的模塊ALMemory裏Python類的一個實例。使用ALMemory模塊，您將檢查聲納以及是否檢測到臉部。

來源

2017-10-12 13:50:39 mcaniot

非常好。我會在找到時間的時候嘗試一下。這也向我暗示，沒有其他的「一定要成功」的方法來檢測人。（我想像3D斑點檢測和處理） –

對於人體檢測，2D相機是最好的。您可以使用聲納和激光的組合來尋找檢測人臉的良好方向。就個人而言，我僅使用3D來檢測真人臉，而不是人臉圖像。 – mcaniot

聽起來像一個很好的github項目:-) –

胡椒人體檢測

回答

相關問題