從點(diǎn)到空間使用商品WiFi進(jìn)行3D人體姿勢(shì)估計(jì)
對(duì)于2D和3D姿態(tài)重構(gòu)，已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了使用商品WiFi的人體姿態(tài)估計(jì)。然而，現(xiàn)有方法集中于固定點(diǎn)的人，因此在人們連續(xù)自由移動(dòng)的日常使用中不方便。最近的一項(xiàng)研究提出了一種可以使用商品WiFi設(shè)備捕獲細(xì)粒度的3D移動(dòng)人體姿勢(shì)的系統(tǒng)。首先將處理后的幅度和相位轉(zhuǎn)換為信道狀態(tài)信息圖像。它允許提取包含更多姿勢(shì)信息但位置分量更少的特征。
然后，專門構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將WiFi信號(hào)轉(zhuǎn)換為人體姿勢(shì)。原型系統(tǒng)證實(shí)了其精度優(yōu)于最新方法。建議的方法僅使用六個(gè)天線，因此在成本和重量上都超過了現(xiàn)有方法。
在本文中，我們介紹了Wi-Mose，這是第一個(gè)使用商品WiFi的3D移動(dòng)人體姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng)。以前基于WiFi的作品已實(shí)現(xiàn)2D和3D姿態(tài)估計(jì)。這些解決方案要么從一個(gè)角度捕獲姿勢(shì)，要么在固定點(diǎn)構(gòu)建人的姿勢(shì)，從而阻止了他們?cè)谌粘鼍爸械膹V泛采用。為了重建在整個(gè)空間而不是固定點(diǎn)移動(dòng)的人的3D姿勢(shì)，我們將幅度和相位融合到可以提供姿勢(shì)和位置信息的通道狀態(tài)信息(CSI)圖像中。此外，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以從CSI圖像中提取僅與姿勢(shì)相關(guān)的特征，然后將其轉(zhuǎn)換為關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Wi-Mose可以將關(guān)鍵點(diǎn)定位為29.7mm和37。視線(LoS)和非視線(NLoS)場景中的8mm前推力分析平均每關(guān)節(jié)位置誤差(P-MPJPE)均實(shí)現(xiàn)了比最新方法更高的性能。結(jié)果表明，Wi-Mose可以捕獲整個(gè)空間中的高精度3D人體姿勢(shì)。
標(biāo)簽：