基于計算機視覺的人體跟蹤與運動參數(shù)測量的中期報告

基于計算機視覺的人體跟蹤與運動參數(shù)測量的中期報告中期報告1.研究背景與意義人體運動參數(shù)的測量在體育科學、運動醫(yī)學、康復治療等領域具有重要的應用價值。傳統(tǒng)的測量方法主要依賴于測量工具和人工記錄，需要耗費大量的時間和精力，并且存在誤差。因此，開發(fā)一種基于計算機視覺技術(shù)的新型運動參數(shù)測量方法具有很大的實際意義。2.研究目標本項目的主要研究目標為開發(fā)一種基于計算機視覺技術(shù)的人體運動參數(shù)測量方法，該方法能夠?qū)崟r跟蹤人體運動，并提取關(guān)鍵的運動參數(shù)。同時，還要開發(fā)一個用戶友好的軟件界面，能夠方便用戶進行運動數(shù)據(jù)的錄入和管理。3.研究內(nèi)容本項目的研究內(nèi)容包括以下幾個方面：（1）基于深度學習的人體關(guān)鍵點檢測算法的設計與實現(xiàn)。本研究采用OpenPose方法進行人體關(guān)鍵點的檢測，通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡來提高人體關(guān)鍵點檢測的準確度。（2）基于跟蹤算法的人體運動姿態(tài)跟蹤方法。本研究采用卡爾曼濾波算法進行人體運動姿態(tài)的跟蹤，通過與關(guān)鍵點檢測算法的結(jié)合，實現(xiàn)對人體運動軌跡的實時跟蹤。（3）運動參數(shù)計算模塊的設計與實現(xiàn)。本研究根據(jù)人體運動軌跡，通過預設的運動模型，計算出人體的運動參數(shù)，包括速度、加速度、位移等。（4）GUI設計與實現(xiàn)。本項目將設計一個PC端軟件界面，包括數(shù)據(jù)錄入、運動姿態(tài)顯示、運動參數(shù)計算等功能，以實現(xiàn)對人體運動參數(shù)的管理和分析。4.預期成果本項目預期實現(xiàn)以下科研成果：（1）基于計算機視覺技術(shù)的人體關(guān)鍵點檢測算法，能夠在多種運動場景下實現(xiàn)人體姿態(tài)的精確檢測。（2）基于卡爾曼濾波的人體運動軌跡跟蹤算法，能夠?qū)崿F(xiàn)人體運動軌跡的實時跟蹤。（3）基于預設的運動模型，實現(xiàn)對人體運動參數(shù)的計算。（4）設計并實現(xiàn)用戶友好的GUI界面軟件，方便用戶錄入和管理運動數(shù)據(jù)，并提供數(shù)據(jù)分析功能和運動動作可視化。5.研究進展目前，我們已經(jīng)完成了人體關(guān)鍵點檢測算法的研究和實現(xiàn)，并在多個數(shù)據(jù)集上進行了測試和驗證。目前正在進行人體運動軌跡跟蹤算法和運動參數(shù)計算模塊的研究與實現(xiàn)。GUI界面的設計與實現(xiàn)將在后期開始。預計在本項目結(jié)束前，能夠完成所有研究任務，并得到令人滿意的科研成果。6.難點與挑戰(zhàn)本項目涉及到多個交叉學科領域的知識，實現(xiàn)難度較大。主要的難點和挑戰(zhàn)包括：（1）人體運動姿態(tài)的實時跟蹤和跟蹤精度的提高。（2）運動參數(shù)的準確計算。（3）PC端軟件界面的設計與實現(xiàn)。7.參考文獻[1]CaoZ,SimonT,WeiSE,etal.Realtimemulti-person2Dposeestimationusingpartaffinityfields[C]//CVPR.IEEE,2017:7291-7299.[2]WengK,ChenH,LiuZ,etal.ASimpleandEfficientMethodforReal-TimePedestrianDetection[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2020,29:4371-4382.[3]HeK,GkioxariG,DollárP,etal.MaskR-CNN[C]//ECCV.Springer,Cham,2018:296-311.[4]Leal-TaixeL,FenziM,KuznetsovaA,etal.Everybodydancenow[C]//CVPR.IEEE,2019:5933-5942.[5]WangC,LiangT,XuanD,etal.Areal-timeandrobusthandt