論文の概要: Agentic Pipeline for Self-Synchronized Multiview Joint Angle Monitoring in Uncalibrated Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16419v1
• Date: Thu, 14 May 2026 09:03:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:46.31124
• Title: Agentic Pipeline for Self-Synchronized Multiview Joint Angle Monitoring in Uncalibrated Environments
• Title（参考訳）: 自己同期型マルチビュー共同角度モニタリングのためのエージェントパイプライン
• Authors: Juncheng Yu, Lusi A, Haoxuan Xie, Weiming Wang,
• Abstract要約: 本研究では,非校正環境における自己同期型多視点関節角度モニタリングのためのエージェントパイプラインを提案する。 提案手法は,非校正された家庭環境において,日常的なキネマティックなモニタリングを行うための,実用的で患者対応のセルフデプロイシステムを提供することが期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1262731173177767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Kinematic monitoring plays a critical role in long-term rehabilitation for patients with spinal cord injury (SCI), where multi-view markerless motion capture methods have shown significant potential. However, owing to the reliance on calibration and the difficulty of achieving multi-view synchronization, their deployment in patient self-deployed environments remains challenging. In this work, we propose an agentic pipeline for self-synchronized multi-view joint angle monitoring in uncalibrated environments using two cameras without hardware triggers. The Multimodal large language models enable automatic video synchronization and agent-driven self-verification. State-of-the-art monocular 2D pose estimation models are employed to extract candidate poses, where an agent-based selection mechanism is then applied to automatically identify and track the target subject, thereby producing consistent 2D poses in the presence of multiple individuals and occlusions. Such 2D poses are optimized to estimate joint angles from uncalibrated multi-view pose sequences, ensuring interpretability through explicit geometric modeling. Validation against Vicon system demonstrated the strong performance, achieving an MAE of $5.97^\circ \pm 2.36^\circ$ and a Pearson correlation coefficient of $0.962 \pm 0.014$. The proposed method is expected to provide a practical, patient self-deployable system to perform daily kinematic monitoring in uncalibrated home environments.
• Abstract（参考訳）: 脊髄損傷 (SCI) の長期リハビリテーションにおいて, 運動計測は重要な役割を担っている。 しかし, 校正と多視点同期化の難しさにより, 患者自己デプロイ環境への展開は困難である。 本研究では,ハードウェアトリガを伴わない2台のカメラを用いて,非校正環境下での自己同期多視点関節角度モニタリングのためのエージェントパイプラインを提案する。 マルチモーダル大言語モデルは、自動ビデオ同期とエージェント駆動による自己検証を可能にする。 最先端のモノクル2Dポーズ推定モデルを用いて候補ポーズを抽出し、エージェントベースの選択機構を適用して対象対象を自動的に識別・追跡し、複数の個人やオクルージョンの存在下で一貫した2Dポーズを生成する。 このような2次元ポーズは、非校正された多視点ポーズ列から関節角を推定するために最適化され、明示的な幾何学的モデリングによる解釈性を保証する。 ビコン系に対する検証では、5.97^\circ \pm 2.36^\circ$のMAEと0.962 \pm 0.014$のピアソン相関係数が得られた。 提案手法は,非校正された家庭環境において,日常的なキネマティックなモニタリングを行うための,実用的で患者対応のセルフデプロイシステムを提供することが期待されている。

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