論文の概要: Deep learning-based estimation of whole-body kinematics from multi-view images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05896v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 03:51:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 14:30:37.242296
• Title: Deep learning-based estimation of whole-body kinematics from multi-view images
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく多視点画像からの全身運動量の推定
• Authors: Kien X. Nguyen, Liying Zheng, Ashley L. Hawke, Robert E. Carey, Scott P. Breloff, Kang Li, Xi Peng
• Abstract要約: 職業における致命的・筋骨格損傷のリスクを評価するためには,全身運動学(関節位置や関節角度を含む)を解析する必要がある。 近年,共同位置決定における誤差を最小限に抑える手法として,人間のポーズ推定が注目されている。 多視点画像からの直交角度推定におけるエンドツーエンドのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.076086424385524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: It is necessary to analyze the whole-body kinematics (including joint locations and joint angles) to assess risks of fatal and musculoskeletal injuries in occupational tasks. Human pose estimation has gotten more attention in recent years as a method to minimize the errors in determining joint locations. However, the joint angles are not often estimated, nor is the quality of joint angle estimation assessed. In this paper, we presented an end-to-end approach on direct joint angle estimation from multi-view images. Our method leveraged the volumetric pose representation and mapped the rotation representation to a continuous space where each rotation was uniquely represented. We also presented a new kinematic dataset in the domain of residential roofing with a data processing pipeline to generate necessary annotations for the supervised training procedure on direct joint angle estimation. We achieved a mean angle error of $7.19^\circ$ on the new Roofing dataset and $8.41^\circ$ on the Human3.6M dataset, paving the way for employment of on-site kinematic analysis using multi-view images.
• Abstract（参考訳）: 職業における致命的・筋骨格損傷のリスクを評価するためには,全身運動学(関節位置や関節角度を含む)の分析が必要である。 近年,共同位置決定における誤差を最小化する手法として,人間のポーズ推定が注目されている。 しかし,関節角度の評価は行われず,関節角度評価の品質も評価されない。 本稿では,多視点画像からの直交角度推定におけるエンドツーエンドアプローチを提案する。 提案手法は体積的ポーズ表現を活用し,各回転が一意に表現された連続空間に回転表現をマッピングした。 また,直接関節角度推定のための教師あり訓練手順に必要なアノテーションを生成するデータ処理パイプラインを用いて,住宅屋根の領域に新たなキネマティックデータセットを提示した。 新しい屋根付きデータセットでは平均アングル誤差が7.19^\circ$、human3.6mデータセットでは8.41^\circ$となり、マルチビュー画像を用いた現場運動解析の雇用方法が確立された。

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