基于深度和红外图像的三维车内乘客姿态估计 | MDPI Sensors

本文针对自动驾驶车辆中乘客姿态估计的挑战，提出了一种基于深度和红外图像的三维人体姿态估计方法。传统彩色图像方法受光照和遮挡影响大，且三维姿态注释耗时，导致相关研究不足。本研究采用三阶段微调流程，结合模拟数据、自动标注数据和少量手动注释样本，有效训练模型。研究结果表明，该方法仅需不到100个人工标注样本，即可实现关节位置中位误差小于10厘米的精确估计，显著减少标注时间，单样本处理总耗时不到30毫秒。结论证实该方法可行且高效，为提升自动驾驶车辆乘客安全性提供了新途径。