颜色分类leetcode-mmpose:mmPose：使用毫米波雷达进行人体姿态估计的开源工具箱

颜色分类leetcode 姿势 使用毫米波雷达进行人体姿态估计的开源工具箱 PI： 项目成员：& 组织：亚利桑那大学 电子邮箱：{caos, sengupta, fengjin}@email.arizona.edu 动机 虽然基于视觉的传感器提供了场景的高分辨率表示，但存在一些与其操作相关的挑战。 它们严重依赖（或受）外部光源来照亮场景，因此在光线不足、恶劣的天气条件或场景/目标被遮挡时变得无效。 这些可能导致不可逆转的灾难性事件，类似于 (i) 特斯拉的自动驾驶测试中遇到的那些，其中视觉传感器无法在明亮的天空中检测到拖拉机拖车的白色面（非常高的反射率），以及 (ii) 优步自身- 由于视觉/激光雷达传感器无法及时检测行人以避免在夜间测试期间发生事故（低/无反射率），导致亚利桑那州的驾驶车辆碰撞事故。 因此，迫切需要替代传感器来完成任务，同时克服上述挑战。 2018 年亚利桑那州的 Uber 自动驾驶车祸。 基于射频 (RF) 的传感器，例如雷达，使用自己的信号照亮目标（主动感应），因此使其在操作上对场景照明和天气条件具有鲁棒性。 然而，与基于视觉的传感器不同，雷达使用基于射频强度的空