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2019-06-16 中新经纬

   

全讯网论坛RF-Pose超越了当前最好的基于视觉的人体姿态估计系统:第一行是RGB图像;第二行是RF-Pose的结果,这是仅从无线信号中学习到的人体骨架;第三行是OpenPose的结果,这是当前性能最好的基于视觉的人体姿态估计系统。在有遮挡、光线昏暗等场景中,RF-Pose性能明显更优。来源:研究论文RF-Pose展现出了十分优秀的性能:能够穿墙透视,用于光线昏暗的场景,即使在没有遮挡物的情况下,它的精度也与当前性能最优的基于视觉的系统相当。【新智元导读】MIT计算机与人工智能实验室的研究人员开发了一种基于Wi-Fi的人体姿态估计系统,用AI教会Wi-Fi穿墙透视,隔着墙也能进行精确的人体姿态估计。MITCSAIL的团队提出了一种完全不同的解决方案。他们的出发点很简单:如果可见光会被这些障碍物阻挡,那么就改用其他信号。无线信号,比如Wi-Fi,就能穿透墙壁,而且Wi-Fi还有一个好处是会被人体反射,非常适合用来进行穿墙人体追踪。

侍魂金判人民币交易我们的解决方法是跨形态的监督学习。研究论文的第一作者、MIT博士生赵明民告诉新智元:这里面的想法也很简单,就是同时采集图片和无线信号,并使用基于图片的神经网络来训练基于无线信号的神经网络。创下Wi-Fi人体姿态识别史上最高精度研究人员使用一个基于图片的神经网络来做老师,另一个基于无线信号的神经网络来当学生。老师看图片知道里面的人体姿态然后告诉学生,学生则需要学会从无线信号中也找到同样的结果。通过这样的方法训练出来的学生神经网络,就具备了利用无线信号识别人体姿态的能力。在一项最新的研究中,MIT人工智能实验室(MITCSAIL)团队,设计了一个基于Wi-Fi的人体姿态估计系统,能够穿透墙壁进行精确的人体姿态估计,取得了Wi-Fi人体姿态识别的历史最高精度。这项工作大大拓宽了人体姿态估计系统的适用范围,有很强的应用价值。

345 com他们新提出的这个系统,名叫RF-Pose,可以解析无线信号并从中提取出精确的2D人体姿势,即使有墙壁遮挡也一样。下面的视频展示了RF-Pose人体姿态估计跟踪实例。RF-Pose展现出了十分优秀的性能:能够穿墙透视,用于光线昏暗的场景,即使在没有遮挡物的情况下,它的精度也与当前性能最优的基于视觉的系统相当。MITCSAIL最新研发的Wi-Fi人体姿态估计系统,能够穿墙透视。来源:MITCSAIL编辑:闻菲、肖琴

Photoshop 7 0RF-Pose人体姿态估计演示。来源:MITCSAIL但是,过去的Wi-Fi系统虽然能穿墙找到人的位置,或者生成一个大致的轮廓,结果还是比较粗糙的,远远没有达到视觉人体姿态估计系统的精细程度,没有对人体关节部位进行准确定位。相关的研究论文已经被CVPR2018接收,作者是DinaKatabi教授和她的博士生赵明民(论文第一作者)、MIT教授AntonioTorralba、博士后MohammadAbuAlsheikh、博士生黎天鸿、田永龙和赵行。他们将CVPR2018上展示这项工作。来源:MITCSAIL

(编辑:董文博)
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