2D LiDAR人体检测指南

最新推荐文章于 2024-09-02 09:58:24 发布

温宝沫Morgan

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2D LiDAR人体检测指南

2D_lidar_person_detection Person detector for 2D range data. Code release for Self-Supervised Person Detection in 2D Range Data using a Calibrated Camera (https://arxiv.org/abs/2012.08890) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/2d/2D_lidar_person_detection

本教程将引导您了解并使用2D_lidar_person_detection这个开源项目，它实现了基于2D LiDAR（激光雷达）的实时人体检测算法——DROW3与DR-SPAAM，适用于安装在踝关节或膝盖高度的LiDAR。

1. 项目目录结构及介绍

该开源项目遵循了一定的组织结构来保持代码的清晰和可维护性。以下是主要的目录结构和它们的内容概览：

bin: 包含用于数据预处理、训练和评估的主要脚本。
cfgs: 存放配置文件的目录，每个.yaml文件对应不同的训练或运行设置。
data: 用于存放数据集的目录，例如DROWv2-data和JRDB数据集的子目录。
dr_spaam: 核心代码库，包括模型定义、检测器类(detector.py)和其他支持模块。
- detector.py: 实现了Detector类，用于执行人体检测。
scripts: 提供辅助脚本，如数据转换工具。
docs, imgs: 文档和图像资源。
.gitignore, LICENSE, README.md: 分别是Git忽略文件、软件许可协议和项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

快速入门

项目的核心在于运行人体检测功能。首先，您需要从源码安装项目。快速启动流程如下：

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/VisualComputingInstitute/2D_lidar_person_detection.git
cd dr_spaam
python setup.py install

随后，您可以利用Detector类进行推理。示例代码展示如何加载模型并进行扫描:

import numpy as np
from dr_spaam.detector import Detector
ckpt = 'path_to_checkpoint'
detector = Detector(
    ckpt,
    model="DROW3",  # 或者选择 "DR-SPAAM"
    gpu=True,      # 使用GPU加速
    stride=1,      # 扫描下采样步长，以提高速度
    panoramic_scan=True  # 如果扫描覆盖360度，则设为True
)
laser_fov_deg = 360  # 设置激光FOV角度
detector.set_laser_fov(laser_fov_deg)

while True:
    # 模拟创建一个随机扫描数据
    scan = np.random.rand(1091)  # 假设点云数据
    # 进行人脸检测
    dets_xy, dets_cls, instance_mask = detector(scan)
    ...

对于ROS环境，项目提供了dr_spaam_ros节点，需先编译并在正确配置后启动。