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Traj-LIO: 一种鲁棒的多激光雷达多惯性测量单元状态估计器通过稀疏高斯过程
传感器套装、激光雷达、惯性测量单元、状态估计器、高斯过程
PDF5 months ago
iMove: 探索生物阻抗传感技术用于健身活动识别
通过传感器融合和对比学习，通过生物阻抗技术改进基于惯性测量单元的健身追踪系统，提高了准确性和人体活动识别的能力。
PDF5 months ago
使用深度学习体系结构自动评估功能性运动筛查练习
利用神经网络和 IMUs 原材料，作者设计了一种自动识别运动姿势的系统，即采用基于 CNN，LSTM 和 Dense 层的架构，利用构建出的数据集进行了训练。研究表明，该系统可以很好地识别出已知被试的运动姿势，但并不适用于未知被试者，并且不
PDF2 years ago
轻量级变形金刚在移动设备上的人体活动识别
本文介绍了人体活动识别用于移动设备的轻量模型 HART，通过 IMUs 数据并使用 Transformer architecture 实现，相比于传统模型在减少资源消耗的同时具有更好的识别效果。
PDF2 years ago
CVPRHSC4D: 利用可穿戴 IMUS 和激光雷达在大规模室内外空间中以人为中心的 4D 场景捕获
提出了人性化的 4D 场景捕捉（HSC4D），使用 IMUs 和 LiDAR 进行全空间和无地图的动态数字世界创建，并将它们用于长期捕捉。同时，关注人与环境之间的关系，以实现交互更为真实。提出了一个包含准确动态人体运动和位置的大型场景数据集
PDF2 years ago
TransPose: 具有六个惯性传感器的实时三维人体翻译和姿态估计
本文提出了一种基于深度神经网络的新方法 TransPose，旨在通过仅 6 个惯性测量单元（IMUs）的运动数据，实现全身动作的捕捉，包括全局平移和身体姿势，并展示了其在准确性和效率方面优于目前的学习和优化方法。
PDF3 years ago
CVPR基于身体传感器的大场景下的 3D 人体姿态估计与自定位系统
本文介绍了一种使用可穿戴传感器来在与周围环境的 3D 扫描注册的人体中恢复完整的 3D 姿势的方法，该方法使用身体部位处的 IMU 和向外看的头戴式摄像机将基于相机的自定位与基于 IMU 的人体跟踪融合，并将 3D 场景约束集成到优化中，以
PDF3 years ago
CVPR融合可穿戴 IMU 与多视角图像用于人体姿态估计：一种几何方法
采用几个附着在人体肢体上的 IMUs 和多视图图像估计人类的 3D 姿态并提出了一种基于几何学的方法，用于增强每对关节的视觉特征并使用它们将多视图 2D 姿势提升到 3D 空间中，这种方法称为方向正则化网络（ORN）。
PDF4 years ago