P2P-Insole：利用足底压力分布和运动传感器进行人体姿态估计
计算机视觉与模式识别
2025-05-05 v1 人工智能
摘要
这项工作提出了 P2P-Insole，一种使用集成 IMU 的鞋垫式传感器来估计和可视化 3D 人体骨骼数据的低成本方法。每只鞋垫采用电子织物服装技术制造，成本低于 1 美元，使其比商业替代品便宜得多，非常适合大规模生产。我们的方法利用足底压力分布、加速度和旋转数据来克服局限性，提供了一种轻量级、微侵入且注重隐私的解决方案。该系统采用 Transformer 模型进行高效的时间特征提取，并通过输入流中的一阶和二阶导数进行增强。包含多模态信息（如加速度计和旋转测量）提高了复杂运动模式识别的准确性。这些事实通过实验得到证明，而误差指标则显示了该方法在各种姿态估计任务中的鲁棒性。这项工作可以为康复、损伤预防和健康监测领域的低成本实际应用奠定基础，同时通过传感器优化和扩展数据集实现进一步发展。
引用
@article{arxiv.2505.00755,
title = {P2P-Insole: Human Pose Estimation Using Foot Pressure Distribution and Motion Sensors},
author = {Atsuya Watanabe and Ratna Aisuwarya and Lei Jing},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.00755},
year = {2025}
}