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CrowdHuman
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DensePed-Lite 改进了城市遮挡场景下的行人检测
研究人员推出了一种新颖的框架 DensePed-Lite，旨在改进密集、遮挡的城市环境中的行人检测。该系统根据观察到的特征质量自适应其检测行为，尤其是在存在遮挡时。该方法通过三个关键机制实现：不可靠质量估计 (UQE)、多点空间覆盖 (MPSC) 和连贯时间检测建模 (CTDM)，它们协同工作以提高稳定性和准确性，而不会显著增加复杂性。在 CityPersons 和 CrowdHuman 等基准数据集上的实验表明，DensePed-L…
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边缘AI系统利用姿态估计预测和检测跌倒
研究人员开发了一个基于视觉的系统，利用AMD Kria K26 System-on-Module (SOM)上的人体姿态估计来预测和检测老年人的跌倒。该系统捕获RGB和深度数据，在边缘设备上进行处理以估计关节关键点，然后使用CNN对跌倒活动进行分类，同时丢弃RGB帧以保护隐私。多线程管道实现了4.5 FPS的吞吐量，并证明了用于老年人监控的独立于云的、保护隐私的解决方案的可行性。