基于鞋垫传感器融合的鲁棒实时单目人体姿态估计

研究提出一种部件解耦的时序融合框架，将智能鞋垫的足底压力与加速度特征融入下半身分支，以补偿遮挡或短暂出画时的视觉缺失，并通过轻量协调器维持上下半身时序表示的一致性。在基于 2D 关键点、3D landmark 和 SMPL 人体网格恢复的三类实时视觉骨干网络上评估，加入足部传感器后姿态精度、运动平滑度和步态相关指标均优于纯视觉基线，遮挡与视觉短暂丢失条件下提升最明显。