本文介绍了使用视觉算法进行目标定位、实时增量式 3D 签名距离地图算法进行遮挡和安全计算、实时相机运动规划器进行优化平滑度、碰撞、遮挡和艺术指导的航拍摄影完整系统，旨在克服多个专业领域影响安全控制无人机的局限，并验证该系统在追踪动态目标方面的稳健性和实时性，最终证明该系统达到了当前最佳性能。

Apr, 2019

本篇论文介绍一种基于无人机的运动捕捉系统，该系统利用机载 RGB 相机可以在各种室内和室外环境中进行使用，采用重构算法从无人机拍摄的视频中恢复全身运动，同时评估了该系统的准确性及其在消费无人机中的实用性。

Apr, 2018

本研究提出了一个完整的系统，通过结合基于视觉的目标估计、三维有符号距离映射、高效的轨迹优化以及基于学习的艺术镜头选择，实现了实时的无人机拍摄，成功解决了多种限制性的问题。

Oct, 2019

文章介绍了一种基于多个微型飞行器的自主动作捕捉系统，该系统采用主动协同检测和跟踪方法，以实现最优的视角配置，从而最小化被追踪人的 3D 位置估计的不确定性，并采用 Gauss 观测模型和外部控制输入等方法进行了多项实验和模拟比较。

Jan, 2019

通过利用单个摄像头，我们提出了一种用于重构无人机的三维轨迹的新框架，并通过结合估计的二维无人机位置、实际长度信息和摄像头参数，几何推断了无人机的三维轨迹，进一步证明了我们的框架在基于单个摄像头的监控系统中的潜力。

Sep, 2023

本研究提出了一种从野外视频中重建全球人类轨迹的方法，该优化方法将相机和人类运动解耦，减少背景像素对推断 3D 人类运动的影响，使用数据驱动的先验信息来恢复全局人类轨迹。

Feb, 2023

本文描述了一种基于无标记人体动作捕获的三维角色动画生成系统，采用视角多样的相机捕捉人体动作信息，并通过多种技术手段计算出骨骼变换状况，从而能够高效准确地实现三维骨骼重建与实时动画生成。

Dec, 2022

该研究提出了一种基于优化框架的方法，可以从互联网视频中共同分析人类动作，以替代传统单一视角的运动捕捉方法并提高精度。

Aug, 2020

通过使用 NeRF 方法和无人机，本文提出了一个新的系统，利用相机的重新定位来改善 2D 人体姿态估计，从而提高无人机的性能并保持操作安全和效率。

Jul, 2024

本文介绍了一种仅使用少量 Kinect 传感器进行无标记动作捕捉的高效且廉价方法，通过使用最近的图像分割技术和纯合成数据进行课程学习，实现了对身体各部位的准确本地化并且无需使用显式形状模型。同时，我们介绍了一个包含约 6 百万合成深度帧的新数据集，并超过了 Berkeley MHAD 数据集的最新结果。

May, 2016