보고서一제목 :스마트 이어 버드 및 스마트 폰을 가로 지르는 깊은 센서 퓨전을 통한 강력한 관성 모션 추적
보고서一시간 :2021 년 9 월 6 일 오후 15시 20 분
보고서一위치 :승화 백 빌딩409/Tencent Conference : 717 381 1916
报 告 사람 :활과 화살
보고서 요약 :
IMU 기반의 관성 추적은 로봇 제어, 실내 탐색 및 가상 현실 게임과 같은 많은 이동성 중심 작업카지노 검증 사이트 필수 불가결 한 역할을합니다. 강성 기계 이동성 (예 : 로봇 및 항공기)카지노 검증 사이트 성숙한 응용 분야카지노 검증 사이트는 모바일 장치를 통해 인간 사용자를 추적하는 것은 다루기 어려운 보행/자세 패턴으로 인해 근본적인 과제로 남아 있습니다. 최근의 데이터 중심 모델은 센서 표류를 해결했습니다. 이는 관성 추적을 괴롭히는 주요 문제 중 하나입니다. 그러나 이러한 시스템 Still
장치가 비교적 고정 된 자세로 사용자 본문에 고정되어 있거나 부착되었다고 가정합니다. 실제로 자연 신체 활동은 전신 운동으로 오인 될 수있는 장치를 회전/번역 할 수 있습니다. 이러한 모션 아티팩트는 실질적인 통제되지 않은 설정카지노 검증 사이트 기존 관성 추적 시스템에 실패하는 지배적 인 요소로 남아 있습니다.
인간의 머리는 걷기 동안 신체에 비해 훨씬 덜 강렬한 움직임을 유발한다는 관찰카지노 검증 사이트 영감을 얻었으며, 다른 부분과 비교할 때, 우리는 Deepit이라는 새로운 다단장 센서 퓨전 파이프 라인을 제안하여 스마트 폰 및 관련 이어 보드카지노 검증 사이트 IMU 측정을 합성하여 관성 추적을 실현합니다. Deepit은 데이터 중심 신뢰도 인식주의 모델을 도입하여 각 IMU의 신뢰성을 평가하고 동작 노이즈의 영향을 완화하기 위해 데이터를 합성 할 수 있습니다. 또한 Deepit은 신뢰성 인식 자력계 보상 체계를 사용하여 무제한 모션 아티팩트로 인한 각도 표류 문제와 싸우고 있습니다. 우리는 첫 번째 대규모 관성 내비게이션 데이터 세트카지노 검증 사이트 Deepit을 검증합니다 Inforting
스마트 폰과 이어 버드 IMU. 평가 결과에 따르면 Deepit은 최첨단 폐쇄 형식 및 데이터 중심 모델과 비교하여 도전적인 제어되지 않은 자연 보행 시나리오카지노 검증 사이트 여러 개의 정확도 개선을 달성합니다.
보고서 질문 2 :자유 신체 운동하에있는 RF 활력 부호 감지
두 번보고 :2021 년 9 월 6 일 오후 15시
보고서 2 위치 :승화 백 빌딩409/Tencent Conference : 717 381 1916
报 告 사람 :활과 화살
보고서 요약 :
라디오와 같은 무선 주파수 (RF) 센서는 활력 징후의 연속적이고 비접촉식 감지, 특히 심박수 (HR) 및 호흡 속도 (RR)를위한 도구 적입니다. 그러나 수십 년간의 관련 연구는 주로 정적 피험자에 중점을 두었습니다. 다른 신체 부위의 운동 인공물은 생명 징후카지노 검증 사이트 약한 반사를 쉽게 압도 할 수 있기 때문입니다. 이 논문은 Ambulant 일상 생활 조건카지노 검증 사이트 RF 활력 부호 감지를 가능하게하는 첫 번째 단계입니다. 우리의 해결책은 영감을 받았습니다 by
비타민 징후와 신체 움직임 사이의 상관 관계를 드러낸 기존의 물리적 연구. 구체적으로, 우리는 운동 전력 추정에 기초하여 정적 인스턴스와 간접 비타민 부호 예측에 대한 직접 RF 감지를 결합 할 것을 제안한다. 우리는 RF 신호 패턴, 이동 전력 및 활력 징후 사이의 정교한 상관 관계를 포착하기 위해 맞춤형 머신 러닝 모델을 설계합니다. 우리는 알려지지 않은 피험자의 명시 적 데이터 라벨링없이 교차 대공 일반화를 가능하게하기 위해 즉각적인 교정 및 적응 형 교육 체계를 설계합니다. 우리는 상품 레이더 센서를 사용하여 프레임 워크를 프로토 타입하고 평가합니다. 다양한 이동 조건카지노 검증 사이트, 우리의 솔루션은 HR의 경우 5.57 bpm의 평균 추정 오차, 여러 주제에 대한 RR의 경우 3.32 bpm을 보여줍니다
