基于轻量级Openpose的康复动作识别系统的设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

1.1 研究背景

伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用，基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用，并在相关领域得到了广泛的研究。在行为监测方面，不仅仅有通过图形、温湿度、声音等信息进行蜂群行为的监测，同时更多的应用是集中在人类行为监测上。而人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。

从视频数据中识别人类行为是智能康复评估领域的一个重要问题。运动特征提取和模式识别是实现这一目标的两个关键步骤。传统的动作识别模型通常基于从视频帧中手动提取的几何特征，然而难以适应复杂场景，无法实现高精度的识别和鲁棒性。

2. 研究内容和预期目标

2.1 研究内容

（1）openpose算法，实现姿态估计openpose算法；

（2）视频动作识别数据集；

3. 研究的方法与步骤

3.1研究方法

主要采取的研究方法：文献研究、数据观察、经验总结、功能分析、实验分析、定量分析等研究方法。

3.2步骤

4. 参考文献

[1] 郑奇, 郭立泉, 陈静,等. 基于计算机视觉的居家康复训练评估算法[j]. 小型微型计算机系统, 2022, 43(11):6.

[2] 苏波, 柴自强, 王莉. 基于改进openpose的视频动作评分方法研究[j]. 软件工程师, 2022(009):025.

[3] 张洪博, 董力嘉, 潘玉彪,等. 视频理解中的动作质量评估方法综述[j]. 计算机科学, 2022, 49(7):10.

5. 计划与进度安排

1、2024.1.10---- 2024.2.20 查阅资料,了解课题背景， 撰写开题报告

2、2024.2.21---- 2024.3.18 根据课题要求，进行需求分析,熟悉开发工具

3、2024.3.19---- 2024.3.31 根据分析结果，对系统进行概要设计