作品名稱：”步“隨”心動“——基于深度學習的跑步機運動監測系統
學校名稱：江蘇師范大學科文學院
參賽隊伍：有請下一隊
隊伍編號：198386
參賽學生：解一博 李成杰 李潤東
指導老師：陳祥 石玲
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
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為了向跑步初學者和愛好者提供全面、精準的運動分析與指導，我們設計了一種全新的跑步監測系統。該系統的核心技術基于皮膚光學模型的非接觸式心率測量與基于Openpose算法的姿態識別，具有人臉心率監測與跑步姿態識別兩大主要功能。
該系統通過攝像頭采集用戶的視頻圖像，利用人臉基礎信息識別技術對用戶的心率進行非接觸式監測，為用戶提供實時的生理信息。同時，利用深度學習模型輕量化和優化技術，系統還能夠識別跑步者的關鍵姿態元素，如肩膀平衡、手臂擺動和腿部擺動，以改善跑步技巧并降低運動風險。
在心率實時監測和跑步姿態識別這兩大核心功能之外，該系統還提供了個性化訓練計劃與實時運動建議等功能，以滿足不同用戶的需求。系統的總體架構采用了“云-邊-端”架構，將數據處理與決策分布在各個層級，以實現更高效、實時、個性化的健康監測與運動指導，并降低系統成本與隱私風險。
在硬件方面，我們深入對減震材料進行挖掘，最終得到了晶格超材料作為減震系統的中流砥柱，其在微觀尺度上排列基本構造單元實現了特殊機械性能，大大提高了吸收減震減噪的性能。
在實驗環節，我們對該系統進行了嚴謹的測試與驗證，結果表明該系統在人臉心率監測和姿態識別方面具有較高的準確性，心率計算的誤差不超過5次/分鐘，跑步姿態識別方面，系統能夠成功識別關鍵姿態元素，證明了系統的有效性和可靠性。
