《阿拉丁》中的有情魔毯可能會有一個新的競爭對手。雖然它不能飛行或說話,但麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室 (CSAIL) 的一種新型觸覺感應地毯,可以在不使用攝像頭的情況下估計人體姿勢,朝著改善自供電的個性化醫療保健、智能家居和游戲邁出一步。


新型觸覺感應地毯,不借助攝像頭就能洞察人體姿勢


許多日?;顒佣忌婕芭c地面的身體接觸:步行、鍛煉或休息。這些嵌入式交互包含豐富的信息,可幫助我們更好地了解人們的動作。


之前的研究利用了單個 RGB 攝像頭、可穿戴全向攝像頭,甚至是普通的現成網絡攝像頭,但不可避免地會出現攝像頭遮擋和隱私問題的副產品。


CSAIL團隊的系統僅使用攝像頭來創建系統訓練的數據集,并且僅捕獲人員執行活動的時刻。要推斷 3D 姿勢,一個人只需坐在地毯上,執行一個動作,然后團隊的深度神經網絡僅使用觸覺信息,就可以確定這個人是在做仰臥起坐、伸展運動還是在做另一個動作。


新型觸覺感應地毯,不借助攝像頭就能洞察人體姿勢


利用這個模型為高危人群啟用無縫的健康監測系統,用于跌倒檢測、康復監測、移動性等。


地毯本身成本低且可擴展,由商用壓敏薄膜和導電線制成,有超過9000個傳感器,跨度為 36 英尺,寬度為 2 英尺。


地毯上的每個傳感器通過人的腳、四肢、軀干和地毯之間的物理接觸,將人的壓力轉換為電信號。該系統專門針對同步的觸覺和視覺數據進行了訓練,例如視頻和某人做俯臥撐的相應熱圖。


該模型以從視覺數據中提取的姿態作為ground truth,使用觸覺數據作為輸入,最后輸出3D人體姿態。


在踏上地毯并進行俯臥撐設置后,系統能夠生成某人做俯臥撐的圖像或視頻。


該模型能夠以小于 10 厘米的誤差幅度來預測一個人的姿勢。對于特定動作的分類,該系統在 97% 的時間是準確的。


你可以想象將地毯用于鍛煉目的。僅根據觸覺信息,它可以識別活動、計算代表次數、并計算燃燒的卡路里量。


由于大部分壓力分布是由下半身和軀干的運動引起的,因此該信息比上半身數據更準確。此外,該模型無法在沒有更明確的地板接觸的情況下預測姿勢,例如仰臥起坐時自由漂浮的腿,或站立時扭曲的軀干。


雖然該系統可以理解一個人,但科學家們想要改進多個用戶的指標,其中兩個人可能在地毯上跳舞或擁抱。他們還希望從戰術信號中獲得更多信息,例如一個人的身高或體重。


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