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基于Transformer和PointNet++的毫米波雷达人体姿态估计
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作者 李阳 刘毅 +3 位作者 李浩 张刚 徐明枫 郝崇清 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期433-441,共9页
人体姿态估计作为动作识别领域中的研究热题被广泛地应用在医疗、安防和监控等方面,对推动相关行业的智能化发展具有重要意义。但目前基于图像的人体姿态估计对环境要求较高且隐私性差。基于此,提出了一种基于毫米波雷达点云的人体姿态... 人体姿态估计作为动作识别领域中的研究热题被广泛地应用在医疗、安防和监控等方面,对推动相关行业的智能化发展具有重要意义。但目前基于图像的人体姿态估计对环境要求较高且隐私性差。基于此,提出了一种基于毫米波雷达点云的人体姿态估计方法,该方法使用PointNet++对毫米波雷达点云进行特征提取,与基于CNN的姿态估计方法相比,其在各关节点的MSE,MAE,RMSE值更低。此外,为了解决毫米波雷达点云稀疏的问题,使用了一种多帧点云拼接策略,以增加点云的数量,其中以拼接三帧点云为输入的模型相比于原始模型的MSE和MAE值分别降低了0.22 cm和0.72 cm,有效地缓解了点云过于稀疏的问题。最后,为了充分利用不同点云之间的时序特征,将Transformer与PointNet++相结合,并通过消融实验证明了多帧点云拼接策略和加入Transformer结构这两种方法的有效性,其MSE和MAE两个指标值分别达到了0.59 cm和5.41 cm,为实现性能更优的射频人体姿态估计提供了一种新思路。 展开更多
关键词 人体姿态估计 毫米波雷达 PointNet++ 点云数据 TRANSFORMER
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