人体步态测量分析及实验研究的开题报告开题报告一、选题背景人体步态是鉴别人的重要特征之一，在医学、计算机科学、体育科学等领域具有重要意义。随着科技的不断发展，测量和分析人体步态的技术也逐步得到了提高和完善。人体步态测量和分析技术被广泛应用于医疗、康复，以及运动员的训练和竞赛等领域。二、研究内容本研究的主要内容为利用计算机视觉技术对人体步态进行测量和分析，采用OpenCV库，通过摄像机采集视频图像，使用图像处理技术对人体的关节点进行检测和跟踪，分析从而获得整个步态过程中人体的一些关键状态，例如步态周期、步频、步长等参数。同时，结合惯性导航系统，分析人体的空间位置和速度变化，进一步分析身体姿态的变化，获得更多的人体步态信息。三、研究方法本研究将采用以下方法：1.人体关节点检测和跟踪采用OpenCV技术，利用摄像机采集人体行走时的视频图像，并对图像进行预处理和滤波，通过算法检测和跟踪图像中的人体关节点，得到步态过程中关节的状态信息。2.空间位置和速度变化分析通过惯性导航系统采集人体的运动数据，包括空间位置和速度变化等信息，进一步分析身体姿态的变化，帮助获取更多的步态信息。3.步态参数计算和分析利用测量数据，计算人体步态的一些关键参数，例如步态周期、步频、步长等，并进行详细的分析和比较。四、研究意义本研究的主要意义在于：1.深入了解人体步态特征及其变化规律通过对人体步态的测量和分析，可以更深入地了解人体的步态特征及其变化规律，为相关领域的研究提供更加精细的数据支持。2.推广和应用本研究所使用的计算机视觉技术和惯性导航系统，可推广至康复医学、运动训练、电影等领域，对于提高相关技术的发展和人类健康事业的贡献有着积极的促进作用。五、预期结果预期的研究结果为：1.通过计算机视觉技术和惯性导航系统采集到人体步态过程中的相关数据。2.计算出步态周期、步频、步长等参数，进一步进行详细的分析和比较。3.深入了解人体步态特征及其变化规律，并有望对相关领域的研究和应用提供更加精细的数据支持。六、研究计划1.前期准备：综合阅读相关文献，学习OpenCV库、惯性导航系统及其他相关技术，熟悉相关设备的操作使用，准备必要的实验设备及软硬件环境。2.数据采集：利用摄像机和惯性导航系统采集人体步态数据，记录人体行走时的视频图像和惯性导航数据，通过程序进行处理和筛选。3.数据分析：采用相关软件和编程工具进行数据分析，计算出步态周期、步频、步长等参数，进一步进行详细的分析和比较。4.结果展示：根据研究结果对人体步态特征进行展示和分析，并从理论和应用两个方面对研究结果进行探讨和分析。七、进度安排本研究的进度安排如下：第一阶段（1月-2月）：文献综述阶段，收集文献，熟悉相关技术；第二阶段（3月-4月）：预备阶段，准备实验设备、搭建软硬件环境；第三阶段（5月-7月）：数据采集阶段，采集人体步态数据；第四阶段（8月-9月）：数据处理与分析阶段，利用相关软件和编程工具进行数据计算、处理和分析；第五阶段（10月-11月）：结果展示和论文撰写阶段，对研究结果进行展示和分析，撰写论文。八、参考文献[1]ShuL,ZhangD,ZhangX.Humangaitrecognitionwithspatial-temporaltemplatesandlocalfeatures[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2017,39(5):1042-1055.[2]ZhangD,ShuL,LiuY.HumangaitrecognitionwithtrainableCOSFIREfilters[J].IEEETransactionsonInformationForensics&Security,2016,11(12):2615-2628.[3]ZengW,ShuL,LiangJ.Gaitrecognitionwithmultipleuncalibratedcamerasusinganextendedco-occurrencematrix[C]//InternationalConferenceonImageandGraphics.SpringerInternationalPublishing,2016:437-448.[4]LvS,ZhangJ,QiC,etal.Ahybriddeeplearningnetworkfor3Dhumanposeestimation[J].JournalofSensors,2019,2019:1438349.