基于计算机视觉的康复训练动作评估系统的设计与评估开题报告

1. 研究目的与意义

（1）、选题背景

最新数据表明，中国老年人口总量占比将超过20%，老龄化时代的到来已成为不可磨灭的事实，而且预计在2035年前后将进入深度老龄化。与此同时，老年人随着年龄的增长，身体机能随之下降，面临着肌肉力量、平衡和活动能力等问题。这些问题的出现使得老年人难以有较好的独立性，有些老人甚至会因此产生自卑和焦虑。为了解决这个日趋严重的问题，医疗保健系统需首当其冲，切实做好老年人群的身体机能康复保健工作。此外，老年人群由于身体机能下降导致各种灵活度下降，外出活动的意愿相对降低，同时随着各地疫情的常态化管理，居家的康复训练越来越得到各国的重视。

对于老人的居家康复训练，目前采取的主要是线下服务：养老护理员严格按照康复医师的医嘱要求，对老年人提供数据测量、用药提醒以及清洁服务等；康复医师和康复治疗师对接受运动康复的老年人进行功能评定，确定康复项目，设计运动量和运动时间等。这种方式既要耗费大量的人力物力，同时由于老人在家的实际操作不规范、锻炼坚持度较低，最终的效果并不能达到预期。因此，如何高效便捷地为患者提供准确的评估反馈以及降低训练成本，成为居家康复训练面临的难点和痛点。

2. 研究内容和预期目标

（1）、研究内容

视频动作质量评估旨在通过计算机对视频中人体行为进行分数评估,其可以作为监测和评估人体行为质量的自动化技术,因而在实验操作规范监测、康复医疗和体育训练等领域有着重要的应用价值。本课题拟开发一个基于rgb摄像头的动作评估算法，实现康复训练动作的评估。

3. 研究的方法与步骤

（1）、研究方法

a)、使用openpose提取骨架信息：openpose是自下而上的人体姿态估计算法，也就是先得到关键点位置，再获得骨架。通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算，来估计人体当前的姿态。通过上传需要的视频资料，调用openpose算法识别视频中人体骨骼关键点，主要是从头到脚的25个骨骼点，并绘制出人体框架。

4. 参考文献

[1]郑奇,郭立泉,陈静,杨朝,王晓军,熊大曦.基于计算机视觉的居家康复训练评估算法[j].小型微型计算机系统,

2022,43(11):2336-2341.doi:10.20009/j.cnki.21-1106/tp.2021-0262.

5. 计划与进度安排

（1）、2024.1.10---- 2024.2.28 查阅资料,了解课题背景，撰写开题报告

（2）、2024.2.28---- 2024.3.25 根据课题要求，进行需求分析，熟悉开发工具