mmWave sensing
PulseAugur coverage of mmWave sensing — every cluster mentioning mmWave sensing across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
3 天有情绪数据
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HybridSim 模拟器为人体感知生成逼真的毫米波雷达信号
研究人员开发了 HybridSim，这是一种新颖的物理学习混合模拟器，旨在为动态人体运动生成逼真的毫米波雷达信号。该工具通过解耦传播的直射和间接路径来合成信号，使用三平面表示和图卷积网络来表示人体特征，并使用微面 BRDF 来表示表面反射。HybridSim 还使用 3D 高斯泼溅和虚拟接收器几何结构来近似间接路径，与全光线追踪相比，大大降低了计算成本。该模拟器在与物理模型的符合度方面表现出改进，并通过特定站点的数据增强增强了下游的雷…
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隐私保护的人体工程学评估使用毫米波雷达进行REBA评分
研究人员开发了一个新颖的框架，使用毫米波（mmWave）雷达进行隐私保护的人体工程学评估。该系统从雷达数据中重建3D人体骨骼，以估算快速全身评估（REBA）风险评分。该框架结合了生物力学限制和时间平滑性约束，以提高准确性，尤其是在高风险姿势方面。实验表明，该方法在分类准确率上达到了77.78%，并且具有低推理延迟的实时性能。
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新数据集和模型解决异构毫米波动作识别难题
研究人员推出了UniMM-HAR，这是一个新数据集，旨在解决毫米波（mmWave）雷达人体动作识别中异构多源场景的挑战。该数据集是同类中最大的，并标准化了三种不同的雷达配置，以评估跨源泛化能力。为了处理异构性，他们还开发了感知多普勒点云网络（DAP-Net），该网络可改善模态内表示并对齐跨模态特征，以学习对数据源不变的动作语义。实验表明，DAP-Net 在准确性和鲁棒的跨源泛化方面达到了最先进水平。
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新系统GaMi利用毫米波和声学传感识别材料
研究人员开发了GaMi，一个无需物理接触即可识别材料的新系统，集成了毫米波和声学传感。GaMi通过将内在材料特征与几何上下文解耦，解决了物体几何形状变化和单一传感器限制带来的挑战。该系统在20种材料上实现了95.2%的准确率，在不同几何条件下显著优于单一模态方法。
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毫米波雷达扫描提供非侵入式身体成分评估
研究人员开发了使用毫米波（mmWave）雷达扫描评估身体成分的新方法，这种方法可以穿透衣物并保护隐私。一种方法使用多任务学习从毫米波数据中预测内脏脂肪组织（VAT）和体脂百分比（BFP），在VAT方面达到1.0 L的平均绝对误差，在BFP方面达到3.2%。另一种方法采用优化框架，通过将参数化身体模型直接拟合到毫米波点云来重建3D人体形状并提取人体测量数据，为传统的测量方法提供了一种快速、非接触且保护隐私的替代方案。
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Camera-primed AI system VIBE improves mmWave beam management for vehicles
研究人员开发了一个名为VIsion-based BEamforming (VIBE)的新系统，以改进车辆连接的毫米波 (mmWave) 实时波束管理。VIBE结合了机器学习、基于模型的推理和射频反馈，利用摄像头输入来减小波束对齐的搜索空间。该方法旨在克服车联网 (V2X) 网络中的路径损耗和波束失准等挑战。评估表明，与现有的5G NR方法相比，VIBE实现了更低的掉线率，并且优于其他机器学习模型。
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SwiftChannel框架协同设计AI硬件，加速5G信道估计
研究人员开发了SwiftChannel，一个用于深度学习驱动的5G信道估计的新型算法-硬件协同设计框架。该框架集成了对硬件友好的卷积神经网络和专用加速器，实现了显著的模型压缩和效率提升。与基于GPU的方法相比，该系统在FPGA平台上实现了亚毫秒级延迟，并在速度和能效方面取得了实质性改进。
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MAEPose 使用自监督学习进行雷达视频人体姿态估计
研究人员开发了 MAEPose，一种使用毫米波雷达视频进行人体姿态估计的新型自监督方法。该方法直接处理频谱图视频，从无标签数据中学习时空表示，与 RGB 方法相比提高了隐私性。MAEPose 表现出显著的性能提升，超越现有基线高达 22.1%，并在有旁观者干扰的情况下仍能保持准确性。
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DGHMesh数据集和mmPTM框架推动毫米波雷达人体网格重建
研究人员推出了DGHMesh，这是一个大规模数据集和基准，旨在利用毫米波（mmWave）雷达改进人体网格重建。该数据集包含15名被试执行各种动作的雷达、RGB图像和3D标注的同步数据。它专门设计用于测试重建方法在不同配置下的泛化能力，例如人体位置和方向的变化。