論文の概要: Interpersonal Distance Tracking with mmWave Radar and IMUs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12798v1
- Date: Tue, 28 Feb 2023 15:44:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 02:39:42.570123
- Title: Interpersonal Distance Tracking with mmWave Radar and IMUs
- Title(参考訳): mmWaveレーダとIMUを用いた対人距離追跡
- Authors: Yimin Dai and Xian Shuai and Rui Tan and Guoliang Xing
- Abstract要約: ImmTrackは、ミリ波レーダーと慣性測定ユニットからデータを融合して、ユーザー追跡と距離追跡を同時に行う最初のシステムである。
評価では、ImmTrackによる接触追跡の時間的精度は、プライバシー侵害カメラ監視と類似している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.520108182364194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Tracking interpersonal distances is essential for real-time social distancing
management and {\em ex-post} contact tracing to prevent spreads of contagious
diseases. Bluetooth neighbor discovery has been employed for such purposes in
combating COVID-19, but does not provide satisfactory spatiotemporal
resolutions. This paper presents ImmTrack, a system that uses a millimeter wave
radar and exploits the inertial measurement data from user-carried smartphones
or wearables to track interpersonal distances. By matching the movement traces
reconstructed from the radar and inertial data, the pseudo identities of the
inertial data can be transferred to the radar sensing results in the global
coordinate system. The re-identified, radar-sensed movement trajectories are
then used to track interpersonal distances. In a broader sense, ImmTrack is the
first system that fuses data from millimeter wave radar and inertial
measurement units for simultaneous user tracking and re-identification.
Evaluation with up to 27 people in various indoor/outdoor environments shows
ImmTrack's decimeters-seconds spatiotemporal accuracy in contact tracing, which
is similar to that of the privacy-intrusive camera surveillance and
significantly outperforms the Bluetooth neighbor discovery approach.
- Abstract(参考訳): 対人距離の追跡は、リアルタイムのソーシャルディスタンシング管理や、伝染病の拡散を防ぐための接触追跡に不可欠である。
Bluetooth隣りの発見は、新型コロナウイルスと戦うために使われてきたが、良好な時空間解像度を提供していない。
本稿では,ミリ波レーダを用いて,スマートフォンやウェアラブルの慣性測定データを利用して対人距離を追跡するシステムであるimmtrackを提案する。
レーダから再構成された移動トレースと慣性データとをマッチングすることにより、慣性データの擬似IDをグローバル座標系におけるレーダセンシング結果に転送することができる。
再同定されたレーダーセンシングされた移動軌跡は、対人距離を追跡するために使用される。
広い意味では、ImmTrackはミリ波レーダと慣性測定ユニットからデータを融合してユーザ追跡と再同定を行う最初のシステムである。
様々な屋内・屋外環境における最大27人の評価から、ImmTrackの接触追跡における時間的精度は、プライバシーを侵害するカメラ監視と似ており、Bluetooth隣りの発見アプローチよりも著しく優れています。
関連論文リスト
- Deep Learning-Based Robust Multi-Object Tracking via Fusion of mmWave Radar and Camera Sensors [6.166992288822812]
複雑なトラフィックシナリオを通じて、より安全で効率的なナビゲーションを実現する上で、マルチオブジェクトトラッキングは重要な役割を果たす。
本稿では,自律走行システムにおける複数物体追跡の精度とロバスト性を高めるために,レーダデータとカメラデータを統合した新しいディープラーニング方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T21:09:09Z) - Multi-Object Tracking based on Imaging Radar 3D Object Detection [0.13499500088995461]
本稿では,古典的追跡アルゴリズムを用いて,周囲の交通参加者を追跡する手法を提案する。
学習に基づく物体検出器はライダーとカメラのデータに適切に対応し、学習に基づく物体検出器は標準のレーダーデータ入力により劣っていることが示されている。
レーダセンサ技術の改良により、レーダの物体検出性能は大幅に改善されたが、レーダ点雲の広さによりライダーセンサに制限されている。
追跡アルゴリズムは、一貫したトラックを生成しながら、限られた検出品質を克服しなければならない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-03T05:46:23Z) - AdvGPS: Adversarial GPS for Multi-Agent Perception Attack [47.59938285740803]
本研究は,マルチエージェント認識システムにおいて,特定のGPS信号が容易に誤認できるかどうかを考察する。
我々は,システム内の個々のエージェントに対してステルス性を持つ逆GPS信号を生成可能なtextscAdvGPSを紹介する。
OPV2Vデータセットに対する実験により、これらの攻撃が最先端の手法の性能を著しく損なうことを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T23:13:41Z) - A Systematic Study on Object Recognition Using Millimeter-wave Radar [1.3192560874022086]
ミリ波(MMW)レーダーはスマート環境において必須である。
MMWレーダーは高価で、コミュニティ向けのスマート環境アプリケーションでは入手が難しい。
これらの課題は、オブジェクトやアクティビティを認識するといったタスクについて調査する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T12:42:44Z) - Dynamic Event-based Optical Identification and Communication [1.7289819674602298]
時間的パターン認識は、技術によっては、通信周波数、範囲、正確な追跡の間のトレードオフを伴う。
我々は、高速なイベントベースカメラを利用して、このトレードオフを改善する発光ビーコンを用いたソリューションを提案する。
我々は,kHz帯における最先端の周波数通信と同時にビーコン追跡を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-13T15:12:30Z) - mmSense: Detecting Concealed Weapons with a Miniature Radar Sensor [2.963928676363629]
mmSenseは、人体に隠された金属物の存在を正確に検知できる、エンドツーエンドのポータブルなリアルタイムシステムだ。
mmSenseは、データ取得のためにGoogleのSoliセンサーによって提供されるミリ波レーダー技術と、19ミリ秒で単一のレーダーデータフレームを処理できるリアルタイムニューラルネットワークであるTransDopeを備えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-28T15:06:03Z) - NVRadarNet: Real-Time Radar Obstacle and Free Space Detection for
Autonomous Driving [57.03126447713602]
本稿では,自動車のRADARセンサを用いて動的障害物や乾燥可能な自由空間を検出するディープニューラルネットワーク(DNN)を提案する。
ネットワークは組み込みGPU上でリアルタイムよりも高速に動作し、地理的領域にわたって優れた一般化を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T01:30:34Z) - Domain and Modality Gaps for LiDAR-based Person Detection on Mobile
Robots [91.01747068273666]
本稿では,移動ロボットのシナリオに着目した既存のLiDAR人物検出装置について検討する。
実験は3Dと2D LiDARのセンサー間のモダリティのギャップだけでなく、運転と移動ロボットのシナリオ間の領域ギャップを回避している。
その結果、LiDARに基づく人物検出の実践的な洞察を与え、関連する移動ロボットの設計と応用に関する情報決定を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-21T16:35:49Z) - Complex-valued Convolutional Neural Networks for Enhanced Radar Signal
Denoising and Interference Mitigation [73.0103413636673]
本稿では,レーダセンサ間の相互干渉問題に対処するために,複合価値畳み込みニューラルネットワーク(CVCNN)を提案する。
CVCNNはデータ効率を高め、ネットワークトレーニングを高速化し、干渉除去時の位相情報の保存を大幅に改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T10:06:29Z) - LiRaNet: End-to-End Trajectory Prediction using Spatio-Temporal Radar
Fusion [52.59664614744447]
本稿では,レーダセンサ情報と広範に使用されているライダーと高精細度(HD)マップを用いた新しい終端軌道予測手法LiRaNetを提案する。
自動車レーダーは、リッチで補完的な情報を提供し、より長い距離の車両検出と即時速度測定を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-02T00:13:00Z) - RadarNet: Exploiting Radar for Robust Perception of Dynamic Objects [73.80316195652493]
我々は、自動運転車の文脈における認識のためにRadarを利用する問題に取り組む。
我々は、LiDARとRadarの両方のセンサーを知覚に利用した新しいソリューションを提案する。
RadarNetと呼ばれる我々のアプローチは、ボクセルベースの早期核融合と注意に基づく後期核融合を特徴としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-28T17:15:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。