HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

HybridCap: التقاط أحادي العدسة مدعوم بالعزم الحركي للحركات البشرية الصعبة

Han Liang Yannan He Chengfeng Zhao Mutian Li Jingya Wang Jingyi Yu Lan Xu

الملخص

التصوير الحركي ثلاثي الأبعاد باستخدام كاميرا واحدة (mocap) مفيد لعدة تطبيقات. ومع ذلك، فإن استخدام كاميرا واحدة غالبًا ما يفشل في التعامل مع الظلال الناتجة عن تداخل أجزاء الجسم المختلفة، وبالتالي يقتصر على التقاط الحركات النسبية البسيطة. نقدم تقنية تصوير حركي هجينة خفيفة الوزن تُسمى HybridCap، والتي تُعزز الكاميرا باستخدام أربع وحدات قياس ذاتية (IMUs) فقط ضمن إطار عمل يعتمد على التعلم والتحسين. نستخدم أولًا وحدة استنتاج حركي ضعيفة التحفيز ومتعددة المستويات تعتمد على كتل متحكمة بالعُقد (GRU) التعاونية، والتي تعمل كمُتتبعات للأطراف والجسم والجذور، بالإضافة إلى حلّال لحركة المعكوس (inverse kinematics). يُقلل شبكتنا الفعّالة من مساحة البحث عن الحركات الممكنة من خلال تقدير الموضع من الخشنة إلى الدقيقة، وتمكن من التعامل مع الحركات الصعبة بكفاءة عالية. كما نطوّر لاحقًا خطة تحسين هجينة تجمع بين الإشارات الحركية والبيانات البصرية لتحسين دقة التتبع. أظهرت تجارب واسعة على مجموعات بيانات متنوعة أن HybridCap قادرة على التعامل بشكل موثوق مع حركات صعبة تتراوح بين تمارين اللياقة البدنية ورقصات اللاتين. كما تحقق أداءً في الزمن الحقيقي يصل إلى 60 إطارًا في الثانية مع دقة تُعدّ من أفضل الدقائق في المجال.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp