基于计算机视觉的非接触式跑步能量消耗估计

1. 引言

能量消耗 (EE) 监测对于跟踪身体活动 (PA) 至关重要。准确的 EE 监测可以帮助人们进行足够的活动，从而避免肥胖并降低患慢性病的风险。大多数以前的方法都使用惯性测量单元 (IMU) 进行 EE 估计。相比之下，基于计算机视觉的非接触式能量消耗估计可以方便地监测身体活动，而无需人们佩戴任何设备。本项目旨在设计和开发一种基于计算机视觉的非接触式方法，利用 AI 开发套件 Hi3516 开发板，来估计跑步过程中的能量消耗并进行验证。

2. 目标和预期成果

本项目的目标是设计和开发一种能够检测和跟踪特定跑步人员，并根据其跑步参数估计能量消耗的系统。预期成果包括：

能够准确检测和跟踪特定跑步人员，并获取其跑步参数，如步幅、步频等。2. 能够根据跑步参数准确估计能量消耗并进行验证。3. 将估计结果通过 LCD 屏幕显示出来。

3. 方法

本项目将采用以下方法和算法：

行人检测和跟踪: 利用计算机视觉技术 (例如 YOLOv5, Faster R-CNN) 进行行人检测和跟踪，以获取跑步人员的位置和运动轨迹。2. 跑步参数估计: 基于计算机视觉技术 (例如姿态估计, 光流法) 估计跑步人员的跑步参数，如步幅、步频等。3. 能量消耗估计: 利用已有的能量消耗模型或算法 (例如 METs 模型)，根据跑步参数估计能量消耗量。4. 结果显示: 将估计结果通过 LCD 屏幕显示出来。

4. 硬件平台

本项目将使用 AI 开发套件 Hi3516 开发板作为硬件平台。Hi3516 开发板是一款高性能、低功耗的嵌入式 AI 处理器，具有强大的图像处理能力和丰富的接口资源，非常适合实现本项目所需的实时视频处理和能量消耗估计。

5. 计划和进度

阶段一：环境搭建和算法研究 (4 周)

搭建 Hi3516 开发环境，熟悉硬件平台和软件工具。* 研究行人检测、跟踪和姿态估计算法，选择合适的算法并进行初步测试。* 收集跑步数据，建立能量消耗模型。

阶段二：系统设计和开发 (6 周)

设计系统架构，包括软件模块和硬件接口。* 开发行人检测和跟踪模块，实现对跑步人员的实时跟踪。* 开发跑步参数估计模块，提取步幅、步频等关键参数。* 开发能量消耗估计模块，计算能量消耗量并进行验证。

阶段三：系统测试和优化 (4 周)

对系统进行全面测试，评估其性能和准确性。* 优化算法和代码，提高系统效率和鲁棒性。* 完善系统功能，例如添加用户界面和数据记录功能。

阶段四：总结和报告 (2 周)

撰写项目报告，总结项目成果和经验教训。* 准备项目演示，展示系统功能和性能。

风险和挑战:

算法的准确性和鲁棒性可能会受到环境因素的影响，例如光照变化和遮挡。* 系统的实时性能可能会受到硬件资源的限制。

解决措施:

采用鲁棒性强的算法，并进行充分的测试和验证。* 优化算法和代码，提高系统效率。* 选择合适的硬件平台，并进行合理的资源分配。

6. 参考文献

[相关文献1]* [相关文献2]* [相关文献3]