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利用 3D LiDAR 传感器促进城市安全与公共卫生：行人监测与异常活动检测
利用光探测与测距（LiDAR）和物联网（IoT）技术的整合，在城市安全和行人福祉方面为公共卫生信息学提供了变革性机会。本文提出了一种利用这些技术进行增强型城市交通场景下的三维物体检测和活动分类的新框架。通过使用高架 LiDAR，我们获取了详
PDF3 months ago
HAROOD：短程 FMCW 雷达的人类活动分类和异常检测
提出了 HAROOD 作为基于短程 FMCW 雷达的人类活动分类器和离群分布（OOD）检测器。通过引入两阶段网络，第一阶段使用包括中间重建损失、中间对比损失和三元损失的新型损失函数进行训练，第二阶段利用第一阶段的输出作为其输入，并通过交叉熵
PDF7 months ago
使用非监督式领域转移从佩戴式传感器进行活动分类
本文提出一种在不需要在新的身体部位获取分类标签的情况下，通过利用现有的活动分类器在参考身体部位的惯性测量单元（IMU）数据的基础上进行活动分类的创新方法来执行新的身体部位上的活动分类。
PDFa year ago
CVPR基于协同注意力的情境识别 Transformer
本文提出了一种用于情境识别的新方法，称为 Collaborative Glance-Gaze TransFormer，该方法结合了活动分类和实体估计的互动和互补作用，使用 Glance transformer 和 Gaze transfor
PDF2 years ago
CVPR通过自视角摄像头和加速度传感器数据实现人类自主活动分类
本研究提出了一种基于惯性测量单元数据和自我视角摄像头提取的活动分类方法，通过胶囊网络和卷积长短时记忆框架提取特征和捕获行为的时间因素，并且使用基于遗传算法的方法自动系统地设置各种网络参数。实验证明，这种方法的综合准确度明显提高，可以更准确地
PDF5 years ago
ICCV学习表示以预测未来活动
本文提出了一种基于网络模块的自监督学习方法，旨在预测未来活动，并通过多假设方案及描述生成器阐述其意义，也在广泛的数据集上进行了活动分类实验。
PDF5 years ago
Charades-Ego：大规模第三人称及第一人称配对视频数据集
本文介绍了 Charades-Ego Dataset，它是一个大规模的第一人称和第三人称视频数据集，包含 68.8 小时、68536 个活动实例，并且具有时间注释和文本描述，适用于第一人称视角下的视频分类、定位、字幕等任务，以及跨模态数据的
PDF6 years ago
CVPR视频的无监督学习长期运动动态
本文提出了一种无监督表征学习方法，可以紧凑地编码视频中的运动依赖。利用 RNN Encoder-Decoder 框架预测序列化的原子级 3D 流，以有效地减少学习框架的复杂性。该方法可以用于运动分类和识别等多种应用。
PDF7 years ago