基于计算机视觉的非接触式能量消耗估计系统开题报告

1. 引言 能量消耗（EE）监测对于追踪身体活动（PA）至关重要。准确的能量消耗监测可以帮助人们参与足够的活动，从而避免肥胖并减少慢性疾病的风险。大多数先前的方法使用惯性测量单元进行能量消耗估计。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。

2. 目标和预期成果 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，来估计能量消耗并进行验证。预期成果包括以下功能：

检测和跟踪特定的跑步人员，并获取他/她的跑步参数；
根据这些跑步参数估计能量消耗，并对其进行验证；
在LCD上显示估计结果。

3. 方法 本项目将采用以下算法和方法来实现上述目标：

**行人检测和跟踪算法：**通过计算机视觉技术，检测和跟踪跑步人员的位置和运动轨迹。可以使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和目标检测算法，来实现准确的行人检测和跟踪。
**跑步参数估计算法：**基于计算机视觉技术，估计跑步人员的相关参数，如步幅、步频、速度等。可以使用姿态估计算法、运动分析技术等来提取这些参数。
**能量消耗估计算法：**根据跑步人员的跑步参数，利用已有的能量消耗模型或算法，估计其能量消耗量。可以使用机器学习算法，如回归模型或神经网络模型，来建立能量消耗估计模型。
**结果显示算法：**将估计结果通过LCD屏幕显示出来，以便用户查看和监控。可以使用图形显示技术，如图像处理和界面设计，来实现结果的清晰显示。

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开发板具有强大的计算能力和图像处理能力，适用于计算机视觉应用。它集成了多种传感器和接口，可与计算机视觉模块和LCD屏幕等外部设备连接。选择Hi3516开发板是因为其可靠性、性能和灵活性，能够满足非接触式能量消耗估计系统的要求。

5. 计划和进度 本项目的计划和进度如下：

**需求分析和系统设计：**确定系统需求，设计算法和模块，制定开发计划。预计完成时间：X月X日。
**算法实现和模型训练：**实现行人检测和跟踪算法、跑步参数估计算法和能量消耗估计算法，并进行模型训练和调优。预计完成时间：X月X日。
**硬件集成和系统测试：**将开发的算法和模型集成到Hi3516开发板上，进行系统测试和性能优化。预计完成时间：X月X日。
**结果展示和报告撰写：**将估计结果显示在LCD上，编写项目报告和总结。预计完成时间：X月X日。

6. 参考文献 列出已经收集到的相关文献和资料，并引用其中的相关研究和技术。

通过以上开题报告，可以清晰地了解项目的背景、目标、方法和计划，为后续的项目实施提供指导和参考。