Dec, 2023

从检测到动作识别：面向机器人人体感知的基于边缘的流程

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TL;DR移动服务机器人通过对人类行为的识别和跟踪，实现了对人类行为的理解和响应，主要依赖于人类行为识别和边缘计算处理的效果良好的模型。
发现论文，激发创造
  • 应用驱动的人类动作识别 AI 范式

    本文提出了一个可适用于多种应用场景的人体动作识别框架，包含多形式人体检测和对应动作分类两个模块。其中，通过构建开源数据集来训练多形式人体检测模型，从而识别人的整体、上半身或部分身体，并采用动作分类模型来识别跌倒、睡觉等动作。实验结果表明，该框架对于各种应用场景都是有效的，是一种新的面向应用的人体动作识别 AI 范式。

    Sep, 2022

  • 人类动作识别与预测：调查

    该论文综述了计算机视觉和机器学习在视频分析任务中的应用，重点介绍了动作识别和预测两个领域的现有技术、算法、数据集、评价标准及未来发展方向。

    Jun, 2018

  • 动作识别：从静态数据集到移动机器人

    通过利用 “提议（proposals）” 方法生成行为区域的模型训练，能够在无约束视频中实现人的行为识别，无论是否存在摄像头运动；该方法在两个新的数据集中取得了超越最先进技术的性能，同时在异常行为检测场景中取得较高的成功率。

    Jan, 2017

  • 基于迁移学习的适应性工人 - 机器人交互的鲁棒活动识别

    该论文提出了一种迁移学习方法，用于识别建筑工人的活动，需要比较少量的数据和计算时间，同时具有较好的分类准确性。研究表明，该方法可以在建筑领域中鲁棒地识别活动，对协作机器人的广泛应用具有重要意义。

    Aug, 2023

  • 人类动作识别的进展：一份调查报告

    本调查综述了过去几年中在人类行为识别方面的最新进展，该领域的主要研究领域包括计算机视觉、视频监控、人机交互和视频检索。

    Jan, 2015

  • 智能家居中的婴儿身体安全监测系统

    本研究采用 ConvLSTM-I3D 模型结合迁移学习和视频增广技术，针对 Smart Baby Care 动作识别任务，提出了一种新型轻量级框架。与其他基准模型相比，在更小的数据集和较少的计算资源下，实验框架取得了更好的性能。

    Oct, 2022

  • 基于不确定性感知的桥接式移动 Former 网络用于基于事件的模式识别

    基于事件流的轻量级不确定性感知信息传播的 Mobile-Former 网络用于有效的模式识别，对多个事件识别数据集进行了广泛实验验证。

    Jan, 2024

  • 三流网络用于增强动作识别

    该论文提出了两种基于 CNN 的体系结构，包括三种流，可以分别捕捉不同速率的空间和时间信息，并使用双向 LSTM 和注意力机制进一步提高模型性能，实现了人类动作识别任务的最先进表现。

    Apr, 2021

  • 基于毫米波雷达的医疗监护机器人人体活动识别

    通过在可移动机器人上装载毫米波雷达系统与轻量级深度神经网络结合，实现了实时监测人类活动的医疗监测系统。

    May, 2024

  • 农业中基于视频的人工采摘活动分类

    部署一支由自主机器人组成的舰队来与农场工人一起工作，可以在农业系统中提供极大的生产力和物流效益。本研究的主要贡献是创建了一个基于视频的人体摘取行为检测的基准模型，用于服务于不同农业场景的收获操作。

    Nov, 2023