提出了一种成本效益高的基于视觉的方法，通过神经网络预测置信区间而非点估计来解决单眼 3D 任务中的挑战，从而能够有效识别交通系统中的人体姿态及其所在位置，并探讨了其在社交互动、安全等多个方面的应用。

Sep, 2020

提出了一种名为 MonoRUn 的检测框架，该框架通过自我监督学习，仅使用简单的三维边界框注释学习密集的对应关系和几何学，并利用不确定性感知的区域重建网络来回归像素相关的三维目标坐标，并利用预测的不确定性通过整个下游模块，实现对象姿态的估计和协方差，实验表明该方法在 KITTI 基准测试中优于当前最先进的方法。

Mar, 2021

本论文旨在通过单目行人动作识别和以自我为中心的视角进行的 3D 定位，预测行人意图和行动轨迹，通过使用传统 JAAD 和 KITTI 数据集以及 H3D 驾驶数据集的定性测试，展示了所提出的行动识别框架和定位方法的有效性和优越性。

Aug, 2020

本文提出了一种基于单目摄像头和单个 LiDAR 的方法，用于大规模场景下的 3D 多人姿态估计。通过设计一种有效的多模态融合策略，并充分利用时间信息来指导网络学习自然和连贯的人类运动，以点云的固有几何约束为自我监督，用图像上的 2D 特征点进行弱监督，无需依赖于任何 3D 姿态注释。实验结果表明了该方法的优越性和泛化能力。

Nov, 2022

本文提出了一种针对单目相机的 3D 车辆定位网络 CenterLoc3D，通过解决摄像头标定和使用空间约束嵌入到 CenterLoc3D 的损失函数实现了用于路侧单目摄像头的 3D 车辆定位，同时提出了 SVLD-3D 数据集、标注工具和评估指标。经实验验证，所提出的方法具有高精度和实时性。

Mar, 2022

使用贝叶斯卷积神经网络实现六自由度视觉重定位系统，并利用其不确定性测量提高室内和户外场景的定位精度，实现实时处理。

Sep, 2015

提出了一个基于第一原理的单物体模型用于行人追踪，在该模型中，可以通过已知的 3D 统计信息（如行人身高）来描述移动物体的范围。该模型不需要将 3D 中的物体运动约束到一个共同的地平面上，这在 3D 视觉跟踪应用中很常见。使用无迹卡尔曼滤波器（UKF）实现了这一模型，并在公开可用的 MOT-17 数据集上进行了测试。该解决方案在 3D 中产生了令人满意的结果，同时在二维图像中保持了完美的结果。此外，估计的误差协方差与真实值相匹配。与传统方法不同，引入的模型参数具有方便的含义并且可以轻松调整以适应问题。

Mar, 2024

提出了一种多相机 3D 行人检测方法，该方法不需要使用目标场景的数据进行训练，通过基于人体姿势和来自现成单目检测器的人物包围框的新启发式方法在地面平面上估计行人位置，然后将这些位置投影到世界地面平面，并用新的团覆盖问题公式进行融合，同时还提出利用域通用的行人再识别模型在融合期间对行人外貌的选择性步骤，评估表明，在具有挑战性的 WILDTRACK 数据集上，所提出的方法获得了 0.569 的 MODA 和 0.78 的 F 分数，优于现有的最先进的通用检测技术。

Apr, 2021

本文提出了一种基于正规化流的人体 3D 姿态恢复方法，采用多种假设生成可行的 3D 姿势的后验分布，并结合 2D 检测器的不确定性信息建模不确定探测和遮挡，其中学习出的 3D 姿态先验和最优 M 损失的推广是实现成功的关键因素，该方法在人体 3.6M 和 MPI-INF-3DHP 两个基准数据集上优于所有可比方法。

Jul, 2021

自我监督单目深度估计方法是用于自主车辆环境分析等关键应用的方法。该论文提出了 MonoProb，这是一种新的无监督单目深度估计方法，返回一个可解释的不确定性，该不确定性反映了网络在深度预测中的期望误差。通过引入一种新的自训练损失，可提高深度和不确定性的性能。实验结果表明了我们方法在标准深度和不确定性指标以及我们设计的指标上的改进。

Nov, 2023