基于时间序列分析的人体运动行为模式识别研究的任务书.docx

基于时间序列分析的人体运动行为模式识别研究的任务书
任务书
研究背景和意义：
人体运动行为模式识别是一种功能强大的技术，可用于多种应用程序，如健康监测、运动分析和姿势控制等。随着传感器和其它相关技术的发展，在安装在人体上的设备中，包含大量的时间序列数据，即各种传感器生成的从测量运动开始到运动结束的时间序列数据。利用这些数据进行分析，提取有用的模式，可以帮助我们更好地了解人体运动模式，从而为设计更好的系统和应用打下基础。
研究内容和目的：
本项目的主要目的是开发时间序列分析技术，以识别人体运动的模式，并在此基础上改进和设计人体运动应用。具体研究内容如下：
1.收集并预处理运动序列数据
本研究将收集各种传感器系统生成的人体运动序列数据，这些传感器包括下肢关节角度、肌肉电活动信号和加速度传感器。在收集到足够的数据后，对数据进行预处理和清洗，以消除噪音和异常数据，保证后续分析的准确性和可靠性。
2.选择适当的分析方法
针对收集到的运动序列数据，需要确定相应的分析方法。本项目将主要探讨inference-based方法，这个方法建立在基于InfiniteHiddenMarkovModel上，该方法具有超越其他现有分析方法的能力。
3.模式识别和分类
本项目中的关键问题是如何从运动序列数据中提取有用的特征和模式，并进行分类和归纳。我们将使用机器学习技术，为模式识别和分类开发新的算法，并使用这些算法来解析收集到的数据，从而识别人体运动行为的模式。
4.实验验证
我们将使用实验验证来评估所提出的时间序列分析技术的性能。在此基础上，我们将进一步改进或优化所提出的方法，使其更适合于实际的应用场景。
预期结果和成果：
本项目的预期结果和成果包括：
1.开发和完善基于时间序列分析的人体运动行为模式识别技术。
2.实现并验证所提出的方法，并探索其在实际应用中的可能性。
3.发表研究论文和技术报告，以及参加相关学术交流会议。
4.为进一步研究提供思路和方法，并为设计更好的人体运动应用提供可靠的基础。
计划和时间安排：
本项目的计划和时间安排如下：
1.前期准备和数据收集：第1-3个月。
首先，需要搜集并预处理一定数量的运动序列数据。该阶段的时间约为3个月，时间可适当调整。
2.方法开发和模型建立：第4-6个月。
针对收集到的运动序列数据，需要确定适当的分析方法，并建立相关模型。在这个阶段，需要对数据进行分析和特征提取，并开发新的机器学习算法。
3.模型验证和性能评估：第7-9个月。
对所提出的模型进行实验验证，并评估其性能。如有必要，可以进一步改进或优化模型，并重新验证。
4.结果分析和报告撰写：第10-12个月。
对各阶段的工作和实验结果进行总结和分析，并创作论文或技术报告，参加相关学术会议或研讨会，宣传研究成果。
预期经费和投入：
本项目所需的经费主要用于数据搜集、设备购置、人员培训和调研等方面。预计总经费约为XX万元。
1.设备购置：100,000元
2.人员经费：50,000元
3.材料费及其他支出：30,000元
4.差旅费：20,000元
总计：200,000元
团队组成和分工：
本项目的团队由多位研究人员组成，涉及多个学科领域，应该齐心协力，分工明确，确保项目成功完成。
1.项目负责人：负责整个项目的策划、指导和实施，主持科研工作，负责项目的经济管理。
2.算法研究员：主要负责研究和开发算法，并进行实验评估。
3.数据采集员：负责搜集和预处理所需的人体运动序列数据。
4.硬件工程师：负责相关设备的选购和维护。
5.研究生：协助团队开展各项研究工作，并根据实际情况，在项目的不同阶段进行相应修改和优化。
参考文献：
[1]AlaaM.Aljallad,YutaSugiuraetal.HumanMotionPatternRecognitionbasedonInference-basedMethods.IEEETransactionsonHuman-MachineSystems.2019,49(4):400-412.
[2]AndreaMannini,AngeloMariaSabatini.MachineLearningMethodsforClassifyingHumanPhysicalActivityfromOn-BodyAccelerometers.Sensors,2010,10:1154-1175.
[3]T.Wang,Z.Zheng,etal.AFrequentPatternMining-BasedFaultDiagnosisMethodforNon-StationaryTime-SeriesIndustrialData.IEEETransactionsonIndustrialInformatics.2021,17(1):434-448.