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结合Kinect深度信息的人体动作分析的任务书
一、任务背景
人类行为是一个多因素综合的产物，其中涉及到许多因素如生理、心理、社会环境和个人经验等。人类行为分析的研究在许多领域都有广泛的应用，例如人机交互、监控安全、医学康复等。其中，人体动作分析是一种非常重要的技术，它可以消除传统的基于摄像机的人体运动分析的缺点，例如背景噪声、低分辨率、光照问题、视角变化等。
Kinect是一种使用红外线扫描来获取深度图像的设备。它可以识别人的动作并将其转换为数字信号，从而可以在使用中进行跟踪分析。基于Kinect深度信息的人体动作分析开启了一个新的视角，有了更多的信息和更准确的数据。这种方法已经被广泛应用在许多领域，如娱乐、康复、安全监控等。
二、任务目标
本项目的目标是开发一种基于Kinect深度信息的人体动作分析系统。该系统可以对人的姿势和动作进行实时跟踪，提供多种动作分析功能，包括姿态分析、关节角度计算、动作分类等。根据不同的应用场景可以提供实时监测、离线分析等功能。具体目标如下：
1.开发一个前端界面，从Kinect设备获取深度数据流，提供实时跟踪和显示用户的姿势和动作。
2.开发算法实现基于深度信息的关键点提取和分析，计算不同关节的角度，并提供统计结果。
3.开发动作分类器，可以区分不同的动作类别，并对用户的性能进行评估。
4.将系统整合为一个可配置化，扩展性强的平台，以满足不同使用场景的需求。
三、任务内容
本项目包括以下几个关键任务点：
1.Kinect设备集成。使用KinectSDK连接Kinect设备，从设备读取深度数据流并提供可视化输出。
2.深度图像处理。根据深度数据流提取用户主体信息，包括骨架跟踪、关节点提取和运动细节。
3.姿态分析和关节角度计算。根据深度图像处理结果计算用户的姿势和关节角度信息，包括角度度量和统计数据分析。
4.动作分类器开发。开发动作分类器来识别用户的动作，并将其与预定义的行为库进行匹配，对用户的性能进行评估。
5.用户界面设计和实现。设计简单易用的交互界面渲染，以提供用户友好的展示和体验。同时，提供可配置化界面，以方便用户使用。
六、时间安排
本项目预计持续时间为三个月。
第一周：调研和任务准备。
第二周至第三周：环境搭建，完成数据采集和预处理模块。
第四周至第五周：实现姿态分析和关节角度计算算法。
第六周至第七周：完成动作分类器的开发和优化。
第八周至第九周：开发用户界面，并整合系统。
第十周至第十二周：测试和优化系统性能。
七、团队构成
1.项目经理：负责项目规划、协调和管理。
2.开发工程师：根据任务需求完成模块的开发。
3.UI设计师：负责用户界面设计和可视化展示。
4.测试工程师：负责系统测试和性能优化。
八、技术要求
1.熟练掌握C++/C#、Python等编程语言。
2.熟练掌握KinectSDK、OpenCV等深度学习框架。
3.具备计算机视觉、人机交互等相关领域的理论和实践经验。
4.具备团队协作和沟通能力。
九、任务评价
本项目的评价标准如下：
1.系统的功能完整性和可靠性。
2.系统的性能稳定性和计算准确性。
3.用户界面的设计和实现质量。
4.团队的开发能力和团队协作能力。
十、参考文献
1.Sun,J.,Kim,D.,Lee,S.,&Wang,W.(2011).Depth-basedhumanbodytrackingandactivityrecognition:Asurvey.PatternRecognitionLetters,32(8),860-874.
2.Xu,C.,&Cheng,K.(2019).HumanMovementAnalysisUsingKinectDepthCamera:AReviewofRecentDevelopmentsinComputerVision.Frontiersinbioengineeringandbiotechnology,7,192.
3.Zhang,Y.,Li,D.,&Li,K.(2019).HumanbodymotionanalysisandinteractivegamedevelopmentbasedonKinecttechnology.MultimediaToolsandApplications,78(23),34295-34307.
4.Zhang,L.,Ji,J.,&Lv,T.(2017).ResearchonhumanoidrobotvisionbasedonKinectdepthimage.NeuralComputingandApplications,28(6),1277-1284.