Роботов научили распознавать позу человека с помощью глубокого обучения

Ученые научили нейросеть генерировать объемные модели тела и размечать на них отдельные его части. Для того, чтобы роботы могли выявлять опасные для здоровья человека ситуации, исследователи создали открытую базу данных с 10 тыс. объемных изображений. Статья об исследовании опубликована в журнале Pattern Recognition.
Навык по различению человеческих поз может быть полезен для робота-помощника, который работает с людьми с ограниченными возможностями и пациентами медицинских учреждений. Он помогает определить опасные для жизни ситуации, например, падение в результате обморока или припадка. Хотя системы для автоматического определения положения человеческого тела уже разрабатывались, они умеют в основном распознавать только положения стоя или сидя, когда все части тела могут быть распознаны. Еще одно ограничение существующих методик – распознавание системами только цветных изображений человека, что затрудняет определении поз в плохо освещенном месте.
Авторы новой технологии добавили к сгенерированной модели человеческого тела дополнительную информацию о скелете, чтобы система могла определять изгибы в различных позах. Также они добавили цветную разметку тела. С помощью технологии захвата движений к модели добавили информацию о различных движениях и положениях тела реальных людей. В результате получилось объемное изображение человека в различных позах и с размеченными цветом частями тела.
База данных затем была использована для получения полносверточной нейросети (fully convolutional network, коротко FCN), работающей с применением глубокого обучения. Применение этой нейросети при распознавании частей тела реальных людей дает хорошие результаты. В ходе испытаний голова была правильно распознана в 69% случаев. а голень левой ноги в 86%.
В дальнейшем технологию планируется улучшить и заняться разработкой робота-помощника, который бы мог выявлять опасные для жизни ситуации и оказывать необходимую помощь.
См. также
Минцифры подготовило правила отказа от передачи биометрических данных
24.01.2023 904 VKuser24342747 0
Банки смогут получить право на передоверие полномочий по электронной подписи
20.01.2023 763 VKuser24342747 0
Минцифры подготовило правила аккредитации госорганов на владение информсистемами для биометрии
19.01.2023 822 VKuser24342747 0
Национальная система пространственных данных начала работу в России
12.01.2023 1613 VKuser24342747 0
Оператором Единой биометрической системы стал «Центр Биометрических Технологий»
22.12.2022 2365 VKuser24342747 2
GitHub к концу 2023 года введет обязательную двухфакторную аутентификацию
21.12.2022 2010 VKuser24342747 0
«Яндекс» открыл доступ к фреймворку Yatagan для сборки Android-приложений
16.12.2022 2397 VKuser24342747 1
В России появится национальная издательская система вместо иностранных аналогов
15.12.2022 1616 VKuser24342747 0
Google рассказала о проблемах и преимуществах поддержки разработки на Rust в Android 13
14.12.2022 1741 VKuser24342747 0
Банки обяжут принимать оплату по картам «Мир» с QR-кодом в смартфоне
14.12.2022 1944 VKuser24342747 1
Госдума рассмотрит законопроект о создании Национального удостоверяющего центра
09.12.2022 1809 VKuser24342747 0
Госдума планирует отложить срок обязательного перехода на машиночитаемые доверенности
08.12.2022 1866 VKuser24342747 0
В декабре начнут действовать новые правила регистрации доменов .RU и .РФ
23.11.2022 2142 VKuser24342747 1
В ноябре начнется создание российского государственного аналога GitHub
19.10.2022 3275 VKuser24342747 14