論文の概要: Real-Time Human Pose Estimation on a Smart Walker using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14739v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 14:11:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 17:49:13.256275
• Title: Real-Time Human Pose Estimation on a Smart Walker using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたスマートウォーカーのリアルタイムポーズ推定
• Authors: Manuel Palermo, Sara Moccia, Lucia Migliorelli, Emanuele Frontoni, Cristina P. Santos
• Abstract要約: スマートウォーカのコンテキストにおける患者モニタリングとデータ駆動型ヒューマン・イン・ザ・ループ制御に対する新しいアプローチを提案する。 完全かつコンパクトなボディ表現を、リアルタイムおよび安価なセンサーから抽出することができる。 有望な結果にもかかわらず、現実のシナリオにおけるリハビリテーションツールとしてのパフォーマンスを評価するために、障害のあるユーザにより多くのデータを収集する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.076099054649463
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Rehabilitation is important to improve quality of life for mobility-impaired patients. Smart walkers are a commonly used solution that should embed automatic and objective tools for data-driven human-in-the-loop control and monitoring. However, present solutions focus on extracting few specific metrics from dedicated sensors with no unified full-body approach. We investigate a general, real-time, full-body pose estimation framework based on two RGB+D camera streams with non-overlapping views mounted on a smart walker equipment used in rehabilitation. Human keypoint estimation is performed using a two-stage neural network framework. The 2D-Stage implements a detection module that locates body keypoints in the 2D image frames. The 3D-Stage implements a regression module that lifts and relates the detected keypoints in both cameras to the 3D space relative to the walker. Model predictions are low-pass filtered to improve temporal consistency. A custom acquisition method was used to obtain a dataset, with 14 healthy subjects, used for training and evaluating the proposed framework offline, which was then deployed on the real walker equipment. An overall keypoint detection error of 3.73 pixels for the 2D-Stage and 44.05mm for the 3D-Stage were reported, with an inference time of 26.6ms when deployed on the constrained hardware of the walker. We present a novel approach to patient monitoring and data-driven human-in-the-loop control in the context of smart walkers. It is able to extract a complete and compact body representation in real-time and from inexpensive sensors, serving as a common base for downstream metrics extraction solutions, and Human-Robot interaction applications. Despite promising results, more data should be collected on users with impairments, to assess its performance as a rehabilitation tool in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: リハビリテーションは移動障害患者の生活の質を改善するために重要である。 スマートウォーカーは、データ駆動型制御と監視のための自動的および客観的なツールを埋め込むために一般的に使用されるソリューションである。 しかし,本ソリューションでは,全身体的アプローチを伴わない専用センサからの特定指標の抽出に焦点をあてている。 本研究では,リハビリテーションに使用されるスマートウォーカー機器に非オーバーラップビューを装着した2つのrgb+dカメラストリームに基づく,リアルタイムかつフルボディなポーズ推定フレームワークについて検討する。 人間のキーポイント推定は2段階ニューラルネットワークフレームワークを用いて行われる。 2D-Stageは2D画像フレーム内のボディキーポイントを検出するモジュールを実装している。 3D-Stageは、両方のカメラで検出されたキーポイントを歩行者に対して3D空間に持ち上げて関連付けるレグレッションモジュールを実装している。 モデル予測は時間的整合性を改善するために低パスフィルタされる。 提案したフレームワークをオフラインでトレーニングし,評価するために,14名の健常被験者からなるデータセットを取得するために,独自の取得手法が用いられた。 2D-Stageの3.73ピクセルと3D-Stageの44.05mmの全体的なキーポイント検出誤差が報告され、ウォーカの制約されたハードウェアに展開すると26.6msの推論時間が記録された。 スマートウォーカのコンテキストにおける患者モニタリングとデータ駆動型ヒューマン・ザ・ループ制御に対する新しいアプローチを提案する。 リアルタイムおよび安価なセンサから、完全かつコンパクトなボディ表現を抽出でき、下流のメトリクス抽出ソリューションと人間とロボットのインタラクションアプリケーションのための共通基盤として機能する。 有望な結果にもかかわらず、現実のシナリオにおけるリハビリツールとしてのパフォーマンスを評価するために、障害のあるユーザにより多くのデータを収集する必要がある。

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