Jul, 2023
基于稀疏IMU传感的高效准确人体姿势估计的设计空间探索
Design Space Exploration on Efficient and Accurate Human Pose Estimation
from Sparse IMU-Sensing
TL;DR人体姿态估计(HPE)是评估体育、康复或工作安全中的人体运动所需的具有良好隐私保护的准确感知，因此在此类系统中需要进行局部处理，可以通过惯性测量单元(IMU)来解决能源有限的问题。我们通过模拟设计空间勘探(DSE)探讨了准确性和硬件资源有效利用之间的核心平衡问题，通过不同传感器配置生成IMU数据并用该数据训练深度学习模型，并提出了一个综合指标来评估准确性和资源之间的平衡问题。我们通过DSE工具来评估传感器配置，并为特定用例确定有益的配置。作为例子，对于准确性和资源同等重要的系统，我们确定了一个有利的传感器配置，使用4个传感器可以将网格误差减小6.03 cm，准确性提高32.7%，并减少两个传感器的硬件开销，相比现有技术水平。我们的工作可用于设计具有适当传感器位置、数据隐私保护和资源感知能力的健康应用。