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基于压力感知步态的运动人体行为识别研究的任务书
任务书
一、研究背景
运动人体行为识别一直是计算机视觉领域的热点研究方向之一。面对现实中多种复杂的人体姿态和行为，如何精准快速地进行行为识别成为重要问题。传统的基于视觉特征的行为识别方法依赖于准确的目标检测和跟踪，而目标检测和跟踪受到环境光线、遮挡、背景干扰等诸多因素的影响，难以稳定地识别人体行为。因此，研究利用其他感知信息来增强行为识别的表现便显得非常有意义。
压力感知技术可以获取运动员们的地面动作特征，从而可以通过采集、处理和分析地面反馈特征来实时监控运动员的各项技术指标，包括动作的频率、强度、速度等，这可以大大提高相关的运动训练和技术分析的水平。因此，基于压力感知的人体行为识别是当前研究的一个热点问题。通过利用压力感知获取的地面反馈特征，可以较好地解决传统视觉方法的局限性，从而实现运动人体行为识别的更高准确率。
二、研究目的
本项目主要研究基于压力感知步态的运动人体行为识别方法，旨在通过建立有效的特征提取和分类等算法模型，实现对不同运动行为的自动识别。具体而言，本项目的研究目的如下：
1.建立基于压力感知步态的运动人体行为识别数据集。
2.开发基于压力感知数据的运动人体行为特征提取算法。
3.研究基于机器学习的运动人体行为分类算法。
4.设计实验方案，验证算法的识别性能与鲁棒性。
5.探索将本研究成果应用于实际运动场景的可行性。
三、研究内容
本项目的研究内容包括以下环节：
1.数据采集与预处理
利用压力传感器采集运动人体行为数据，并对数据进行噪声过滤和分段处理。同时，为便于后续特征提取及分类分析，对采集数据进行基本特征分析，以深入了解并确定数据的特征，为后续算法分析奠定基础。
2.特征提取
基于压力感知数据，选取一些经典的特征提取算法，将采集到的压力数据转换为连续向量形式，建立压力特征库，并进一步进行特征筛选，实现对重要特征的提取。
3.分类算法设计
基于采集、处理的特征数据，设计分类算法，实现对采集数据进行分类，提高人体行为识别准确率。在本项目研究中，可以采用传统机器学习方法或卷积神经网络（CNN）等深度学习方法进行模型设计。
4.实验验证
本项目将对算法进行实验验证，准确评估算法的性能与鲁棒性。具体而言，在大规模数据处理中，使用交叉验证等方法进一步检测和验证算法的准确率、召回率和F1值等评价指标。利用提高准确率的模型，开发智能硬件设备，并在实际运动场景中应用，验证基于压力感知步态的运动人体行为识别方法的实际价值。
四、研究方案
1.数据采集
通过比对相关文献，确定采用一种基于压力传感器的地面反馈式数据采集系统，并在运动场馆对平衡位置、正常行走、跑步等行为进行实时数据采集。
2.数据预处理
（1）数据噪声过滤：利用降噪算法对采集到的运动人体行为数据进行去噪处理，提高采集的数据质量。
（2）分段处理：对原始数据进行分段处理，将连续时间段的数据分割成窗口。
3.特征提取
对数据进行特征提取，主要提取时间域、频域和时频域特征，进一步可使用特征选择算法，选择最优特征集合。
4.分类算法设计
利用机器学习方法或深度学习方法设计分类算法，以决策树、支持向量机、卷积神经网络等经典算法为核心。
5.实验验证
对算法进行实验验证，采用交叉验证等方法进行模型评估，确定算法的准确率、召回率和F1值。
五、预期成果
1.建立基于压力感知步态的运动人体行为识别数据集。
2.开发基于压力感知数据的运动人体行为特征提取算法。
3.实现基于机器学习的运动人体行为分类算法，并实现验证。
4.分析算法实验结果，确定算法性能与鲁棒性。
5.第一篇高水平学术论文，论文撰写规范，标明工作内容、新思路、研究方法、实验结果等。同时，制作实验视频，并举办算法分享会议。
六、研究计划
任务名称|计划时间
---|---
数据采集与预处理|2022.01-2022.06
基于压力感知数据的运动人体行为特征提取算法|2022.07-2022.12
基于机器学习的运动人体行为分类算法|2023.01-2023.06
算法实验分析与论文撰写|2023.07-2023.12
总结与成果呈现|2024.01-2024.06
七、研究组织及人员
本项目由某大学自行研究，负责人为XXX，项目组成员2人，分别为XX、XX。项目将得到某体育研究机构的支持，并对项目提供运动场地和数据协助等支持。
注：略作修改，仅供参考