• Emberi testkulcspontok becslése FMCW radarképek alapján

Vajda Ádám

ELTE Radnóti Miklós Gimnázium

Konzulens:
Tasnádi Ildikó

Emberi testkulcspontok becslése FMCW radarképek alapján

Ádám kutatásának fő témája a radar alapú póz felismerő módszerek. Ennek különböző terüle-teken számos alkalmazása van, mint például a terrorizmus elleni küzdelemnél, természeti katasztrófák utáni mentési műveleteknél, vagy akár az önvezető járművek megbízhatóságának és biztonságának javításánál.
A fő előnye a radar képalkotás használatának a hagyományos, kamera alapú módszerekkel szemben az, hogy nem befolyásolják a radart a látóviszonyok és esetleges vizuális okklúziót okozó tárgyak.
Pályázatában Ádám részletezi az adatgyűjtési módszereit. Ez a „gyűjtés, feldolgozás, tárolás” módszer. Készített egy szenzorfúziós algoritmust, ami biztosítja az adatok pontosságát és időbeli relevanciáját.
Kutatásában két mesterséges intelligencia modellt készített. Egyik képes kiegészíteni hiányos pózokat. Ez kiegészítő modellként szolgál a felügyelt tanuláshoz szükséges adatok előállításához. A kutatásában használt póz felismerő módszer a BlazePose (Bazarevsky et al, 2006) nem minden helyzetben adott megfelelő pontosságú póz adatot, így a pályázó érvénytelennek vélte a bizonytalan kulcspontokat és ezeket a saját modellével egészítette ki. A modell nagy pontosságot ért el. A pályázó által ismert és felhasznált irodalomban az eddigi módszerek vagy képtelenek voltak valós időben működni, vagy csak kisebb területet fedtek le. A kutatásában ezt a problémát orvosolta, nagyobb térfogatot (~5m3) kisebb számítási kapacitással, valós időben tud a módszere lefedni. Ez újdonság a téma irodalmában és a kutatásában.