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基于机器视觉的下肢外骨骼康复运动检测系统的任务书
一、研究背景及意义
随着人口老龄化的加剧，下肢肌肉力量下降、关节灵活性降低等问题也逐渐出现，给人们的生活带来了极大的困难和不便。下肢外骨骼（LowerExtremityExoskeleton）是一种针对下肢肌肉力量和关节活动性能不足的人群开发的康复辅助工具。下肢外骨骼的出现可以有效地帮助行动不便的人们恢复到比较正常的生活状态。
同时，由于下肢外骨骼具有机动灵活、稳定、安全等特点，成为了公共交通、物流行业、建筑行业等一系列行业的助力器。因此，下肢外骨骼的研究和发展也越来越受到研究人员的关注。
康复运动是下肢外骨骼应用中不可或缺的一部分，对于康复运动的科学评估、精确监控可以使得康复训练效果更好，减少患者恢复期间的损伤和疼痛，因此基于机器视觉的下肢外骨骼康复运动检测系统的研究具有十分重要的意义。
本研究旨在开发一种基于机器视觉的下肢外骨骼康复运动检测系统，通过实时准确的监测患者康复运动的情况，在康复训练过程中，提供科学的指导与辅助，保障康复训练的有效性和安全性。
二、研究目的
1.设计一种基于机器视觉的下肢外骨骼康复运动检测系统，实现对患者康复运动的实时监测。
2.实现对患者康复运动过程中运动轨迹、运动姿态、运动变化等参数的准确测量。
3.通过数据的分析和处理，得出患者康复运动的评估结果和健康状况。
4.提高下肢外骨骼康复运动的效果，减少康复期间患者的疲劳和损伤。
三、研究内容
1.下肢外骨骼康复运动检测系统软硬件设计。
2.系统架构设计，包括系统管理、数据采集、数据处理、结果输出等模块。
3.系统实施原理的研究，包括图像采集、图像预处理、运动特征提取等过程。
4.运动评估模型的设计与优化，评估指标包括运动轨迹、运动姿态、运动变化等。
5.基于机器学习的算法实现数据的分类、分析和处理，评估康复训练效果。
6.系统可行性试验，对系统进行现场测试并对测试结果进行分析和统计处理。
四、研究方法
1.在深入调研的基础上，确定本项目的主要研究内容和技术路线。
2.采用PaddlePaddle深度学习框架和OpenCV图像处理库实现康复训练过程中患者的运动轨迹、运动姿态、运动变化等参数的测量和处理。
3.通过对实验数据的分析，结合生理学相关知识，建立相关的模型，对患者康复运动进行评估，为康复训练提供科学的指导。
4.开发基于现有移动设备的应用程序作为康复运动检测系统，包括在系统中呈现患者的运动数据和检测结果。
五、研究预期成果
1.基于机器视觉的下肢外骨骼康复运动检测系统软硬件设计，包括硬件部分（移动端设备、传感器等）和软件部分（图像处理、运动特征提取、机器学习等技术）
2.系统架构设计文档，详细描述系统组成部分、主要功能流程、技术方案等。
3.康复运动参数测量和评估模型，可实现运动轨迹、运动姿态、运动变化等需求。
4.开发基于移动设备的应用程序，日常检测患者康复运动情况，提供及时数据监测和分析报告。
5.现场测试数据和分析，系统有效性得到验证。
六、研究计划及预算
1.研究任务分解
推进下肢外骨骼康复运动检测系统的研究：
（1）需求调研和系统架构设计（2个月）
（2）数据采集和运动特征提取技术研究（3个月）
（3）康复运动评估模型建立和验证（3个月）
（4）机器学习算法优化和系统测试（4个月）
（5）应用程序开发和优化（2个月）
2.研究计划
预计完成周期：一年
其中前6个月主要从事技术方案、系统原理研究、算法实现方法等方面的工作，接下来的四个月完成机器学习和算法优化、应用程序开发、系统测试和验证工作。
3.预算
预算总价为80万元，其中包括研究人员人员工资、物料采购、设备购置、测试费用等成本。具体包括：
（1）人员工资：40万元
（2）物料采购：20万元
（3）设备购置：10万元
（4）测试费用：10万元
七、研究团队
本研究的团队由5名研究人员组成，分别有2名工程师、2名算法工程师和1名实验人员。具体如下：
（1）工程师（2名），负责系统的硬件和软件设计、开发、测试和维护工作。
（2）算法工程师（2名），负责模型的建立、代码实现、机器学习算法的优化等工作。
（3）实验人员（1名），负责数据的采集和处理工作，并在系统实施阶段配合研究人员进行现场测试。
八、研究可行性分析
1.技术可行性
在当前技术条件下，基于机器视觉的下肢外骨骼康复运动检测系统的研究已有很好的基础，我们可以采用多种技术手段来实现研究目标，包括PaddlePaddle深度学习框架和OpenCV图像处理库等。
2.市场可行性
随着人口老龄化问题的日益突出，对康复辅助设备的需求也越来越多。下肢外骨骼作为康复辅助工具之一，市场需求将持续增长。
3.经济可行性
本研究的投资预算为80万元，预计在一年内完成研究，并开发出应用软件。由于康