АДАМНЫҢ ДЕНЕ ТҰРЫСЫН 3D ТАНУ ЖҮЙЕСІ: ӘДІСТЕР, ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖӘНЕ НАҚТЫ УАҚЫТТЫ ҚОЛДАНБАЛАР
Article Sidebar
Main Article Content
Аңдатпа
Бұл мақалада нақты уақыттағы бейне ағыны негізінде адамның үш өлшемді позаларын автоматты талдау және жіктеу жүйесін әзірлеу қарастырылады. Ұсынылған тәсіл негізгі нүктелердің координаталарын пайдалана отырып, негізгі дене позицияларын анықтауды және ықтимал қауіпті немесе ыңғайсыз жағдайларды анықтау үшін позадағы өзгерістерді динамикалық бақылауды қамтиды. Жұмыс аясында уақытты бақылау механизмі енгізілді: жүйе қауіпті жағдайда болу ұзақтығын тіркейді және белгіленген шекті мәннен асып кеткен кезде ескерту береді. Әзірленген алгоритм дене қалпындағы сыни өзгерістерге жоғары сезімталдықты көрсетеді және әртүрлі қолданбалы салаларда, соның ішінде өнеркәсіптік қауіпсіздік, медициналық бақылау және нақты уақыттағы персоналды басқару салаларында мінез-құлықты бақылаудың интеллектуалды жүйелеріне біріктірілуі мүмкін. Жоғары тану дәлдігін сақтай отырып, есептеу шығындарын азайту мәселесіне ерекше назар аударылады, бұл ұсынылған шешімді шектеулі ресурстар жағдайында қолдануға жарамды етеді. Зерттеудің өзектілігі динамикалық өзгеретін ортада адам жағдайын автоматты бақылау жүйелеріне қойылатын талаптардың артуымен анықталады.
Article Details
##submission.citations##
Pavlakos, G., Zhou, X., Derpanis, K.G., Daniilidis, K. (2017). Coarse-to-Fine Volumetric Prediction for Single-Image 3D Human Pose. CVPR 2017.
Sun, X., Xiao, B., Wei, F., Liang, S., Wei, Y. (2018). Integral Human Pose Regression. ECCV 2018.
Kolotouros, N., Pavlakos, G., Black, M.J., Daniilidis, K. (2019). Learning to Reconstruct 3D Human Pose and Shape via Model Fitting in the Loop. ICCV 2019.
Kocabas, M., Athanasiou, N., Black, M.J. (2020). VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation. CVPR 2020.
Dong, J., Jiang, Y., Huang, W., van Gool, L. (2021). MotionBERT: Jointly Learning Motion Prediction and 3D Pose Estimation. NeurIPS 2021.
Lugaresi, C., et al. (2019). MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines. arXiv preprint arXiv:1906.08172.
von Marcard, T., Henschel, R., Black, M.J., Rosenhahn, B., Pons-Moll, G. (2018). Recovering Accurate 3D Human Pose in The Wild Using IMUs and a Moving Camera. ECCV 2018.
Kanazawa, A., Black, M.J., Jacobs, D.W., Malik, J. (2018).
"End-to-end Recovery of Human Shape and Pose."
In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018.
Zanfir, M., Marinoiu, E., Sminchisescu, C. (2018).
"Monocular 3D Pose and Shape Estimation of Multiple People in Natural Scenes — The Importance of Multiple Hypotheses."
In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018.