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人体步态实时跟踪关键技术研究的开题报告
1.研究背景
人体步态是指人体行走时的运动规律和动作特征。人类步态研究对于理解人体生理学、康复治疗、人机交互等领域具有重要的意义。在康复治疗中，人体步态的恢复是很重要的，许多疾病，如下肢肌肉骨骼疾病或神经系统失调，可以导致人体步态异常。为了更好地治疗这些疾病，实时跟踪人体步态的能力显得尤为重要。
目前，人体步态实时跟踪主要通过传统的视觉方法来完成，然而，这些方法存在许多限制和不足。例如，限制于人体表面的有限成像范围、姿态变化、遮挡等问题，可能会影响步态检测的准确性和稳定性。因此，为了解决这些问题，提高人体步态实时跟踪的准确性和稳定性，以及实现更广泛的应用，需要开发更先进的技术。
2.研究目的和意义
人体步态实时跟踪的主要目的是提高其准确性和稳定性。实时跟踪可以让医生了解患者的步态情况，以便更好地制定康复方案。同时，实时跟踪还可以应用于人机交互、智能安防等领域。
3.研究内容和方法
本研究旨在开发一种基于深度学习的实时人体步态跟踪系统。具体内容包括：
1)构建人体步态数据库。通过收集大量的人体步态数据，建立数据库，以支持系统的训练与测试。
2)深度卷积神经网络模型的设计。构建一个针对人体步态检测的深度卷积神经网络模型，该模型可以从RGB或深度图像中提取人体步态的关键特征。
3)硬件的选择和设置。选择适用于深度学习的计算硬件，如GPU，以加快训练与测试过程。同时设置传感器和相机，以获得足够的数据。
4)算法的实现。包括数据预处理、训练、测试和评估等等。
研究方法如下：
通过记录人体的步态，使用传感器和相机获取数据，然后利用深度学习算法设计出合适的模型来提取步态的关键特征，从而实现实时跟踪人体步态的目的。具体来说，我们将采用DeepPose、ConvolutionalPoseMachines(CPMs)和Hourglass进行人体姿态估计，然后利用这些模型来提取人体步态中的空间和时间上的特征，例如身体和腰部运动轨迹、步幅长度或步伐持续时间等，最后将这些特征进行整合从而得出人体步态的信息。
4.预期成果
1)设计出一种高效的基于深度学习的实时人体步态跟踪系统，可以实现真正的实时跟踪，使监测更加准确且不易受到环境干扰。
2)提出一种新的数据集合组合方法，包括不同摄像机角度、不同区域、不同环境光照情况的数据和由RGB和深度图像识别得到的数据，使得数据库数据更加全面和具有描述性。
3)优化算法：通过遣使更多的特征、改进网络结构与设计算法参数等手段来提高检测性能，以实现更加准确和稳定的实时跟踪。
5.研究进度
本研究计划在六个月内完成。
第一个月-第二个月：收集相关文献、建立人体步态数据库、深入了解深度学习模型，设计研究方案。
第三个月-第四个月：进行数据分析，并分别学习、实现基于DeepPose、CPMs和Hourglass的人体姿态估计。
第五个月-第六个月：利用眼前积累的数据和算法实现人体步态实时跟踪系统，完成算法的训练、测试和评估，并进行理论分析和性能评估。
6.研究预期结果
预计本研究所开发的基于深度学习的实时人体步态跟踪系统，具有高准确度和稳定性，对于人体步态检测、姿态估计、智能安防和人机交互等领域具有广阔的应用前景。