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In autonomous driving cars, 3D pose estimation can be one of the effective methods to enhance safety control for OOP (Out of Position) passengers. There have been many studies on human pose estimation using a camera. Previous methods, however, have limitations in automotive applications. Due to unexplainable failures, CNN methods are unreliable, and other methods perform poorly. This paper proposes robust real-time multi-human 3D pose estimation architecture in vehicle using monocular RGB camera. Using particle filter, our approach integrates CNN 2D/3D pose measurements with available information in vehicle. Computer simulations were performed to confirm the accuracy and robustness of the proposed algorithm.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 키포인트 추출 및 승객 매칭
3. 파티클 필터 활용 상태 추정
4. 실험
5. 결론
참고문헌
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