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基于深度学习的视频动作识别方法研究的任务书
一、任务背景
随着计算机视觉领域的不断发展，视频动作识别技术得到了越来越广泛的应用。视频动作识别技术可以应用于许多领域，如人机交互、安防、体育、医学等。其中，运动检测在体育与医学方面有着广泛的应用。
二、任务目标
本项目旨在研究一种基于深度学习的视频动作识别方法，建立一个准确并且高效的视频动作识别模型。利用该方法实现对人体在视频中的动作进行识别，实现运动监测和场景智能分析功能。
三、任务内容
1.收集视频数据集
收集多种运动场景下的视频数据集，包括但不限于跳跃、打球、跑步等，以用于训练深度学习模型。
2.数据预处理
对收集到的视频数据进行预处理，包括视频裁剪、姿态估计、标注等，以便于后续的模型训练和测试。
3.模型设计
构建基于深度学习的视频动作识别模型。使用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型进行实验，根据实验结果进行模型调整和优化，以达到准确并且高效的视频动作识别效果。
4.模型训练
使用收集到的数据集对所设计的模型进行训练。通过反向传播算法，在训练集上实现模型参数的优化，达到对数据集的高效拟合。
5.模型测试
对训练好的模型进行测试，统计模型的正确率、召回率、精度等评价指标，评估模型的性能表现。
6.系统部署
将训练好的模型部署到实际系统中，利用模型对用户输入的视频进行动作识别，输出动作分类结果，实现运动监测和场景智能分析功能。
四、研究难点
1.数据集的收集
在完成本项目过程中，如何进行数据集的收集、预处理和标注是研究人员需要面对的一个难题。
2.模型的设计
设计一个既精度高又高效的视频动作识别模型，需要研究人员在模型设计上进行充分的思考和良好的实验方案。
3.模型的训练
模型的训练需要消耗大量的计算资源和时间，如何合理利用计算资源，快速优化模型参数，也是本项目中一个重要的难点。
五、可行性分析
本项目完全可行。目前，深度学习技术在计算机视觉领域的发展已经相当成熟，并且已经在实际场景中得到了广泛的应用。本项目选择基于深度学习的视频动作识别方法，具有良好的理论基础和可实现性。在硬件条件允许的情况下，可以搭建较为完备的实验环境，将算法模型落地到实际使用中。
六、预期成果
1.视频动作识别数据集
在本项目过程中，我们将建立一个视频动作识别数据集，用于训练和测试所设计的深度学习模型。
2.基于深度学习的视频动作识别模型
我们将设计并实现一个基于深度学习的视频动作识别模型，并在数据集上进行训练和测试。
3.完善的实验报告
我们将撰写详细的实验报告，介绍所提出的算法、实验方法、实验结果和分析，以及未来的可进一步改进方向。
4.支撑运动监测和场景智能分析的软件系统
我们将研发一套视频动作识别软件系统，将已建立的深度学习模型集成到该软件系统中，对输入的视频进行动作识别，输出动作分类结果，实现运动监测和场景智能分析功能。
七、参考文献
[1]ShaoqingRen，KaimingHe，RossGirshick，JianSun.FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2017,39.
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[3]TranD,BourdevL,FergusR,etal.LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks[C].ComputerVision(ICCV),2015IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2015:4489-4497.