基于计算机视觉的人体跟踪与运动参数测量的中期报告

基于计算机视觉的人体跟踪与运动参数测量的中期报告中期报告1.研究背景与意义人体运动参数的测量在体育科学、运动医学、康复治疗等领域具有重要的应用价值。传统的测量方法主要依赖于测量工具和人工记录，需要耗费大量的时间和精力，并且存在误差。因此，开发一种基于计算机视觉技术的新型运动参数测量方法具有很大的实际意义。2.研究目标本项目的主要研究目标为开发一种基于计算机视觉技术的人体运动参数测量方法，该方法能够实时跟踪人体运动，并提取关键的运动参数。同时，还要开发一个用户友好的软件界面，能够方便用户进行运动数据的录入和管理。3.研究内容本项目的研究内容包括以下几个方面：（1）基于深度学习的人体关键点检测算法的设计与实现。本研究采用OpenPose方法进行人体关键点的检测，通过训练神经网络来提高人体关键点检测的准确度。（2）基于跟踪算法的人体运动姿态跟踪方法。本研究采用卡尔曼滤波算法进行人体运动姿态的跟踪，通过与关键点检测算法的结合，实现对人体运动轨迹的实时跟踪。（3）运动参数计算模块的设计与实现。本研究根据人体运动轨迹，通过预设的运动模型，计算出人体的运动参数，包括速度、加速度、位移等。（4）GUI设计与实现。本项目将设计一个PC端软件界面，包括数据录入、运动姿态显示、运动参数计算等功能，以实现对人体运动参数的管理和分析。4.预期成果本项目预期实现以下科研成果：（1）基于计算机视觉技术的人体关键点检测算法，能够在多种运动场景下实现人体姿态的精确检测。（2）基于卡尔曼滤波的人体运动轨迹跟踪算法，能够实现人体运动轨迹的实时跟踪。（3）基于预设的运动模型，实现对人体运动参数的计算。（4）设计并实现用户友好的GUI界面软件，方便用户录入和管理运动数据，并提供数据分析功能和运动动作可视化。5.研究进展目前，我们已经完成了人体关键点检测算法的研究和实现，并在多个数据集上进行了测试和验证。目前正在进行人体运动轨迹跟踪算法和运动参数计算模块的研究与实现。GUI界面的设计与实现将在后期开始。预计在本项目结束前，能够完成所有研究任务，并得到令人满意的科研成果。6.难点与挑战本项目涉及到多个交叉学科领域的知识，实现难度较大。主要的难点和挑战包括：（1）人体运动姿态的实时跟踪和跟踪精度的提高。（2）运动参数的准确计算。（3）PC端软件界面的设计与实现。7.参考文献[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