«`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!
«`
