Kinect sensorer kan uppnå betydande skelett spårning prestanda på ett bekvämt och billigt sätt. Kinect sensorer genererar ofta dåliga skelettposer på grund av självocklusion, vilket är ett vanligt problem bland de flesta vision-baserade avkänningssystem. Ett enkelt sätt att lösa detta problem är att använda flera Kinect-sensorer i en arbetsyta och kombinera mätningarna från de olika sensorerna. Denna metod skapar dock en ny fråga som kallas datafusionsproblem. I denna forskning har vi utvecklat ett mänskligt skelettspårningssystem med Kalman-filtrets ramverk, där flera Kinect-sensorer används för att korrigera felaktiga spårningsdata från en enda Kinect-sensor. Vårt bidrag är att föreslå en metod för att bestämma tillförlitligheten hos varje spårad 3D-position i en led och sedan kombinera flera observationer baserat på mätkonfident. Vi utvärderar det föreslagna tillvägagångssättet genom att jämföra med den marksanning som erhållits med hjälp av ett kommersiellt markörbaserat rörelsefångsystem.
I REF föreslog Sungphil et al. en ny metod för att spåra mänskliga skelettrörelser med hjälp av flera Kinect V1-sensorer.
Multiple Kinect Sensor Fusion for Human Skeleton Tracking Using Kalman Filtering
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}