Motion Focus Recognition in Fast-Moving Egocentric Video
作者: Daniel Hong, James Tribble, Hao Wang, Chaoyi Zhou, Ashish Bastola, Siyu Huang, Abolfazl Razi
分类: cs.CV
发布日期: 2026-01-12
💡 一句话要点
提出一种快速运动的第一人称视频中的运动焦点实时识别方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 第一人称视频 运动焦点识别 相机姿态估计 实时推理 边缘部署
📋 核心要点
- 现有第一人称视频数据集侧重动作识别，忽略了运动分析在快速运动场景中的重要性。
- 该方法利用相机姿态估计的基础模型，并进行系统级优化，实现高效的运动意图识别。
- 实验表明，该方法在第一人称动作数据集上实现了实时性能和可控的内存消耗。
📝 摘要（中文）
现有的视觉-语言-动作（VLA）系统和机器人领域的第一人称数据集主要关注动作识别任务，而忽略了运动分析在体育和其他快速运动场景中的作用。为了弥补这一差距，我们提出了一种实时运动焦点识别方法，该方法可以从任何第一人称视频中估计主体的运动意图。我们的方法利用基础模型进行相机姿态估计，并引入系统级优化以实现高效且可扩展的推理。在收集的第一人称动作数据集上进行评估，我们的方法通过滑动批处理推理策略实现了实时性能和可管理的内存消耗。这项工作使以运动为中心的分析能够实际应用于边缘部署，并为现有的体育和快速运动活动的第一人称研究提供了补充视角。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决第一人称视角下快速运动视频中的运动焦点识别问题。现有方法主要集中在动作识别上，缺乏对运动意图的理解，这限制了VLA系统和机器人在体育等场景的应用。现有方法难以在边缘设备上实现实时和低内存消耗的运动焦点识别。
核心思路：论文的核心思路是利用相机姿态估计的基础模型，结合系统级优化，从第一人称视频中推断出主体的运动意图。通过分析相机运动轨迹和速度，可以有效地识别出主体关注的运动焦点。
技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 使用基础模型进行相机姿态估计；2) 分析相机姿态变化，提取运动特征；3) 使用滑动批处理推理策略，实现实时推理；4) 通过系统级优化，降低内存消耗。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将相机姿态估计与运动焦点识别相结合，并针对边缘部署进行了优化。与传统的动作识别方法相比，该方法更关注运动意图的理解，并且能够在资源受限的设备上实现实时性能。
关键设计：论文采用滑动批处理推理策略，以平衡实时性和内存消耗。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未明确给出，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在收集的第一人称动作数据集上进行了评估，实现了实时性能，并且内存消耗可控。通过滑动批处理推理策略，该方法能够在边缘设备上进行部署，为运动分析提供了新的可能性。具体的性能数据和对比基线在摘要中未明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于体育分析、机器人导航、增强现实等领域。例如，在体育分析中，可以帮助教练员和运动员更好地理解运动过程，提高训练效率。在机器人导航中，可以使机器人更好地理解人类的运动意图，从而实现更安全、更高效的人机协作。在增强现实中，可以根据用户的运动焦点，提供更个性化的信息和服务。
📄 摘要（原文）
From Vision-Language-Action (VLA) systems to robotics, existing egocentric datasets primarily focus on action recognition tasks, while largely overlooking the inherent role of motion analysis in sports and other fast-movement scenarios. To bridge this gap, we propose a real-time motion focus recognition method that estimates the subject's locomotion intention from any egocentric video. Our approach leverages the foundation model for camera pose estimation and introduces system-level optimizations to enable efficient and scalable inference. Evaluated on a collected egocentric action dataset, our method achieves real-time performance with manageable memory consumption through a sliding batch inference strategy. This work makes motion-centric analysis practical for edge deployment and offers a complementary perspective to existing egocentric studies on sports and fast-movement activities.