基于机器视觉的运动姿态识别开题报告

1. 研究目的与意义

1.1课题研究背景与意义

现在随着人们的生活越来越好，人们对于其它方面需求越发强烈比如体育比赛、身体状况等。现在的时代是一个信息的时代，人们的这些追求自然也要上升到信息的层面，在这一层面中，信息数据显得十分重要。在一些体育比赛中，特别是足球，篮球，举重等，教练可以通过这些数据来分析运动员的的情况甚至是一整个球队的情况。这样，教练就可以指定针对性的训练计划，让不同的运动员在不同的方面有所提升，进而达到突破自身的目的，这些提升对于运动员来说是十分关键的。在人们的身体状况方面，人在走路时，在静坐时再或者是站立时，同样也会产生丰富的数据信息。对于医学来说，可以分析人们走路时的运动姿态来判断人们的身体健康情况^[7]，也可以分析不同人在静坐时的数据信息来判断人们有没有驼背等病症。可以说，运动时的信息数据充斥着我们的生活，对我们的生活习惯有很重要的研究意义。

随着科技的进一步发展，仅仅是通过人自己的视觉去观察有关运动姿态的这些数据信息已经满足不了要求。现在要追求的是更快，效率更高的获取信息。在这个大背景下我们将重心放在了机器视觉之上。基于机器视觉的运动姿态识别技术可以让人们更快更稳的进行信息的收集与比对。在机器视觉下，将运动中的人用许多的关键点去替代来模拟真人的运动。同时，在收集运动信息的过程中，机器也可以使用dtw算法等去判断运动状态前后的差别，进而可以更快的得到结论。机器视觉让我们可以不需要再一直盯着需要研究的对象，从而可以进一步提升研究的效率以及准确度。

2. 研究内容和问题

2.1课题的基本内容

本课题的是面向运动姿态行为智能分析算法设计。通过利用深度学习和图像处理方法，利用机器视觉实现对物体运动姿态实施监测功能的设计。最终通过实验平台进行模拟测试。机器视觉分析物体运动有精度高，效率高的有点，在医疗卫生、运动体育的领域有着广阔的前景。在本课题中机器视觉通过深度学习相机来实现。

要求我们掌握图像处理的基础知识；掌握pycharm等软件的基本操作；熟练编写实现算法的代码设计。

3. 设计方案和技术路线

3.1研究方法：

1.查阅相关资料，理解通过机器视觉实现运动姿态识别的设计要求，选择合适的软件算法。

2.设计可行有效的软件方案，并进行方案论证，合理的进行方案可能产生结果的假设。

4. 研究的条件和基础

4.1研究工作条件

1. 查阅图像处理，深度相机的相关文献。

2. 学习pycharm等图像处理软件。