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- Originaltitel:
- A Hybrid Perception Framework for Analysis and Modeling of Human-Object Manipulations
- Übersetzter Titel:
- Ein hybrides Wahrnehmungs Framework für die Analyse und Modellierung von Mensch-Objekt-Manipulationen
- Autor:
- Ramirez de la Cruz, Juan Carlos
- Jahr:
- 2024
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Institution:
- Informatik 6 - Professur für Informatik mit Schwerpunkt Telerobotik und Sensordatenfusion - (Prof. Burschka)
- Betreuer:
- Burschka, Darius (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Burschka, Darius (Prof. Dr.); Suppa, Michael (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Stichworte:
- 3D data fusion-clustering; human-object manipulations; analysis of motions; actions; hybrid world representation; 3D point cloud; visual tracking
- Übersetzte Stichworte:
- 3D Data Fusion-Clustering; Mensch-Objekt Manipulationen; Analyse von Bewegungen; Aktionen; hybride Welt Repräsentation; 3D point cloud; visuellesTracking (Verfolgung)
- TU-Systematik:
- DAT 760
- Kurzfassung:
- We propose a hybrid perception framework that associates the spatial and temporal information from the sensor with the functional and operative aspects of the observed scene, and that is able to expand the prediction horizons of tracked-actors motions from purely kinematic information to a higher level of discernment, like actions/activities. External agents of higher perception levels can take advantage of the hybrid framework for a deeper scene analysis and modeling of spatio-temporal events
- Übersetzte Kurzfassung:
- Wir schlagen ein hybrides Wahrnehmung-Framework vor, das die räumliche und temporale Information vom Sensor mit den funktionalen Aspekten der beobachteten Szene verbindet und die vorhersagehorizonte von Bewegungen verfolgter Personen von rein kinematischen Informationen auf eine höhere Unterscheidungsebene, wie Aktivitäten, zu erweitern. Externe Agenten höherer Wahrnehmungsebenen können den hybriden Rahmen für tiefere Analyse und Modellierung von räumlich-zeitlichen Ereignissen ausnutzen
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1720946
- Eingereicht am:
- 23.10.2023
- Mündliche Prüfung:
- 08.10.2024
- Dateigröße:
- 63775984 bytes
- Seiten:
- 151
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241008-1720946-1-4
- Letzte Änderung:
- 11.03.2025
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyComputer Engineering
- mediaTUM GesamtbestandEinrichtungenSchools TUM School of Computation, Information and TechnologyPrüfungsarbeitenDissertationen