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摘要：光检测和范围（LIDAR）技术现在已成为许多应用程序中的主要工具，例如自主驾驶和人类 - 机器人协作。基于点云的3D对象检测因其在挑战性的环境中对相机的有效性而在行业和日常生活中广泛接受。在本文中，我们提出了一种模块化方法，可以使用3D激光雷达传感器检测，跟踪和分类人员。它结合了多个原则：用于对象分割的强大实现，带有本地几何描述符的分类版和跟踪解决方案。此外，我们通过在没有任何以前的环境知识的情况下通过运动检测和运动预测来获取和预测感兴趣的区域来减少要处理和预测感兴趣的区域的积分数量，从而在低绩效机器中实现了实时解决方案。此外，由于局限性的视图或极端姿势变化，例如蹲伏，跳跃和拉伸，我们的原型即使在具有挑战性的情况下也能够成功地检测和跟踪人员。最后，在室内环境中进行的多个真实的3D激光雷达传感器记录中测试并评估了所提出的解决方案。与最先进的方法相比，结果在人体的积极分类中特别高。
产生高度纯的多能干细胞衍生的肌源细胞和肌管
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