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Athlete posture estimation and analysis based on embodied artificial intelligence
DOI:10.1016/j.imavis.2025.105598.png)
摘要
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• 我们提出了一种基于具身AI、动态图网络和注意力机制的运动姿态估计算法。
• 一种变长Transformer编码器提升了跨时间尺度的姿态处理能力,提高了精度、稳定性和多视角融合效果。
• 在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上的实验表明,该方法在复杂场景中取得了显著的性能提升。
期刊
IF:
4.2
论文数:
4.1K
被引数:
6.7K
机构
引用论文
3D Human Pose Estimation from multi-view thermal vision sensors基于多视角热视觉传感器的三维人体姿态估计
INFORMATION FUSION
IF15.5
Human3.6M: Large Scale Datasets and Predictive Methods for 3D Human Sensing in Natural EnvironmentsHuman3.6M: 自然环境中3D人体感知的大规模数据集和预测方法
TransPose: Real-time 3D Human Translation and Pose Estimation with Six Inertial Sensors转置: 使用六个惯性传感器进行实时3D人体平移和姿态估计

