基于事件的数据集,用于检测和分类制造组装任务
1Centre for Mechanical Engineering, Materials and Processes (CEMMPRE), ARISE, University of Coimbra, Coimbra, 3030-788, Portugal.
Data in brief
|March 29, 2024
概括
基于事件的组装任务数据集 (EDAT24) 提供事件摄像头数据,用于制造操作,如挑选和放置. 这一数据集有助于实时分析工业环境中的人类运动.
科学领域:
- 机器人和自动化 机器人和自动化
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 制造组装涉及到基本的人类行为.
- 事件摄像机为动态场景提供高效的视觉数据捕获.
- 实时人类运动分析对于工业自动化至关重要.
研究的目的:
- 介绍组装任务的基于事件的数据集 (EDAT24).
- 提供研究在制造任务中人类运动的资源.
- 促进实时基于事件的机器人视觉研究.
主要方法:
- 使用DAVIS240C事件摄像头收集的数据捕捉光强度的变化.
- 在四个制造原始体中记录了400个样本:置,挑选,放置和螺丝.
- 在对象交互场景中使用CT-Benchmark.
- 提供原始 (.aedat) 和预处理 (.npy) 格式的数据.
主要成果:
- EDAT24数据集包括400个事件和灰度的样本.
- 数据捕捉了制造环境中人类操作员的基本行动.
- 包括用于数据集扩展和新的原始集成的自定义 Python 代码.
结论:
- EDAT24是开发和测试基于事件的视觉算法,用于制造业的人类运动分析的宝贵资源.
- 该数据集支持实时机器人控制和人机器人协作方面的研究.
- 原始和加工数据的可用性,以及代码,促进了可访问性和进一步研究.
