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项目简介 浙江省之江实验室智慧康复项目是为医院帕金森病人关怀做的康复训练动作识别和康复训练指导的系统，通过摄像头自动采集训练者的训练动作信息，检测人体姿态是否达到预期的角度、幅度、速度，通过算法加以分析并与系统中预设的标准动作数据进行比对，分析人体动作是否与系统内的预设数据匹配，并判断是否达标，辅助指导康复训练。 团队介绍 本项目由之江实验室联合比赛日科技公司、浙江大学、中国科学院自动化研究所生物识别与安全技术研究中心共同合作完成，本联合团队仅在2023年指导学生投中多篇 CVPR 2023，T-PAMI 2023，AAAI 2023等成果论文。 实习福利 1. 项目组导师亲自为每位实习生提供视觉人体姿态重建/生成的2D或3D创新方案，指导本科生做实验验证。 2. 项目组导师亲自带实习生发 2024年上半年截稿的 ECCV、MM等顶会文章。 3. 项目组导师亲自推荐优秀实习生进入浙江大学或中科院自动化所攻读硕士/博士研究生。 4. 项目组导师亲自推荐优秀实习生进入中科院（北京、香港研究院）、之江实验室、比赛日科技公司工作。 5. 实习薪资待遇可商议、可开实习证明、实习三方协议等证明材料。 实习生职责 本科实习生可远程参与实习，也可来浙江省杭州市之江实验室现场实习。主要是研读本领域方向的论文，研究该方向顶会论文和代码，跟着导师做实验，验证导师的 idea，发顶会论文。本科实习生以看论文和看代码为主boss，有时间和精力的，根据自己兴趣也可参与部分实验验证。岗位要求 诚邀对人体关节旋转参数概率分布建模kanzhun方向感兴趣的同学，特别面向数学背景专业、机器人工程专业、计算机、自动化等专业的本科生同学。 视觉3D人体姿态重建岗位 岗位要求 诚邀对人体姿态重建及2D/3D 动捕感兴趣的同学，有计算机背景、编程基础、掌握使用主流 PyTorch 等深度学习框架的本科生同学。 有兴趣的同学可以从以下3方面参与： 1. 研究视频人体动作识别与分析前沿方向，设计适用于康复训练指导的算法原型。 2. 参与制作康复训练视频数据库，参与去医院采集数据，使用标准流程处理数据。 3. 实现康复训练原型系统，提供康复训练动作检测和指导服务的工业级应用系统。 工作任务 1. 调研和追踪用于智慧康复训练项目的前沿算法，从开源数据集的视频中重建人体的 3D 方案动捕骨骼运动姿态模型 2. 调研和追踪人体 2D 跟踪算法，跟踪视频场景下人体运动轨迹模型 3. 用 PyTorch 框架编码实现项目导师提供的用于智慧康直聘复训练项目的人体 3D 动捕手部抖动的解决方案，为医院帕金森病人关怀提供一套康复训练动作识别和康复训练动作指导系统 4. 用 PyTorch 框架编码实现项目导师提供的人体 2D 跟踪的解决方案，实现跟踪视频场景下人体运动轨迹模型 5. 参与研究人体手部微小动作捕捉的 2D 结合 3D 的动捕方案，解决手部微小动作抖动的捕捉与康复训练指导 6. 用 PyTorch 框架编码实现项目导师提供的人体手部微小动作BOSS直聘捕捉的 2D 结合 3D 的动捕方案 工作目标 1. 调研人体的 3D 方案动捕研究领域和人体 2D 跟踪研究领域代表性工作 3 篇，精读 3 篇代表性文章，并复现 3 篇代表性工作的代码，跑通推理任务 2. 用 PyTorch 框架编码实现 1 项人体 3D 动捕手部抖动的解决方案 3. 用 PyTorch 框架编码实现 1 项人体 2D 跟踪的解决方案 4. 用 PyTorch 框架编码实现 1 项用于解决手部微小动作抖动的捕捉与康复训练指导的2D 结合 3D 的动捕方案