UniMTS: Единая предобучающая процедура для временных рядов движений, которая работает с различными устройствами и активностями.

«`html

Унифицированная предобученная процедура для временных рядов движения

Определение: Распознавание человеческого движения с помощью временных рядов с мобильных и носимых устройств используется в различных областях, от мониторинга здоровья до анализа спортивной активности. Однако сбор больших объемов данных о движении остается сложной задачей из-за проблем с безопасностью и конфиденциальностью.

Проблемы в области временных рядов движения

Существуют три уникальные проблемы:

• Размещение устройств: Разные места на теле (запястье, нога) дают разные данные, что затрудняет использование одной модели для разных участков.
• Ориентация устройств: Устройства могут находиться в разных положениях, и модели, обученные в одном положении, не всегда работают с другими.
• Разнообразие данных: Разные наборы данных сосредотачиваются на разных типах активности, что затрудняет их сравнение и объединение.

Традиционные подходы и их ограничения

Существующие модели обучаются на одном наборе данных и не могут адаптироваться к другим. Используемые методы, такие как CNN и RNN, ограничивают универсальность. Самообучение помогает, но обобщение на разных наборах данных остается сложным.

Решение UniMTS

Группа исследователей предложила UniMTS как первую унифицированную предобученную процедуру, которая обобщает данные о движении. UniMTS использует контрастное обучение для связи временных рядов с текстовыми описаниями, что позволяет модели лучше понимать движения и адаптироваться к различным активностям.

Процесс предобучения

• Создание данных о движении на основе скелетных движений и их коррекция по ориентациям.
• Использование графового кодировщика для понимания соединений суставов.
• Улучшение текстовых описаний с помощью больших языковых моделей.
• Создание данных о движении с учетом скорости и ускорения суставов.
• Использование увеличения данных для обработки различий в ориентации устройств.

Результаты

UniMTS показал значительное улучшение производительности на 18 реальных наборах данных, включая увеличение на 340% в нулевом режиме. Модель превосходит другие, такие как ImageBind и IMU2CLIP.

Заключение

UniMTS демонстрирует выдающуюся обобщаемость на различных наборах данных о движении, предлагая новые возможности для исследований в области распознавания человеческого движения.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

• Анализируйте: Определите, где ИИ может изменить вашу работу и улучшить эффективность.
• Подбирайте решения: Изучите доступные варианты ИИ и внедряйте их постепенно.
• Расширяйте автоматизацию: На основе данных и опыта расширяйте использование ИИ.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.

Попробуйте AI Sales Bot – это AI ассистент для продаж, который поможет вашему бизнесу.

Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru!

«`