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接触式交互感知的人体三维坐姿姿态估计 被引量:5
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作者 周佳裕 蔡晋辉 +2 位作者 章乐 李立新 李晓宇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期132-141,共10页
针对视觉姿态估计方法受覆盖遮挡等干扰,提出一种基于座椅面压力图像的人体三维坐姿姿态估计方法,建立坐姿时座椅面体压分布与人体三维姿态之间的跨域联系。设计了一套基于压力-视觉的坐姿训练系统,将阵列式压力传感器嵌入在座椅面中感... 针对视觉姿态估计方法受覆盖遮挡等干扰,提出一种基于座椅面压力图像的人体三维坐姿姿态估计方法,建立坐姿时座椅面体压分布与人体三维姿态之间的跨域联系。设计了一套基于压力-视觉的坐姿训练系统,将阵列式压力传感器嵌入在座椅面中感知坐姿变换,利用时间戳实现压力图像和双目视觉图像的同步匹配。采取双边滤波消除压力图像的尖峰噪声;依靠OpenPose姿态估计、三角测量等手段从双目视觉图像中提出19个三维关键点;为提高姿态估计精度,提出随机梯度下降最小化损失函数的方法来优化三维关键点坐标,并利用3D高斯滤波器进一步生成3D关键点置信度图。设计一个基于多层卷积神经网络的压力-视觉跨域深度学习模型,以连续的多帧压力图像作为模型输入,包含三维关键点坐标及其置信度图的3D姿态估计结果作为监督对模型进行训练。算法依靠椅面上的阵列传感器接触感知坐姿时的压力分布,就能够准确的估计包含19个人体关键点的三维坐姿姿态,在验证集上测试,19个关键点平均误差9.7 cm。 展开更多
关键词 OpenPose 坐姿 阵列式压力传感器 卷积神经网络
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