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2019-07-19 中新经纬

   

飞舞棋牌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。RF-Pose人体姿态估计演示。来源:MITCSAIL【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。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。

什么游戏pk最爽为了解决无线信号精度低的问题,这一次研究人员使用了AI教学的方法。他们训练了一个神经网络,让这个神经网络从无线信号中学习并估计人体姿态。很有趣一点,学生神经网络不仅学会老师教他的内容,还学到了老师都无法做到的事情,可谓青出于蓝而胜于蓝:虽然老师示范的都是没有障碍物的情况,基于无线信号的学生也学会了在有障碍物的情况下估计人体姿态,甚至是穿墙透视。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。很有趣一点,学生神经网络不仅学会老师教他的内容,还学到了老师都无法做到的事情,可谓青出于蓝而胜于蓝:虽然老师示范的都是没有障碍物的情况,基于无线信号的学生也学会了在有障碍物的情况下估计人体姿态,甚至是穿墙透视。

1000米训练技巧视频但是,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。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。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。

傅少隐婚请低调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。MIT的WiFi人体姿态估计系统,在人走到墙后时也能提取关键点,生成人体姿态关节点骨架。最上面一行是RGB图,中间是置信点图,最下面一行就是关节点骨架。来源:MITCSAILAI教学,青出于蓝而胜于蓝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。

(编辑:董文博)
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