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作品名称：”步“随”心动“——基于深度学习的跑步机运动监测系统
学校名称：江苏师范大学科文学院
参赛队伍：有请下一队
队伍编号：198386
参赛学生：解一博李成杰李润东
指导老师：陈祥石玲
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月06日 00:00
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详细说明

为了向跑步初学者和爱好者提供全面、精准的运动分析与指导，我们设计了一种全新的跑步监测系统。该系统的核心技术基于皮肤光学模型的非接触式心率测量与基于Openpose算法的姿态识别，具有人脸心率监测与跑步姿态识别两大主要功能。

该系统通过摄像头采集用户的视频图像，利用人脸基础信息识别技术对用户的心率进行非接触式监测，为用户提供实时的生理信息。同时，利用深度学习模型轻量化和优化技术，系统还能够识别跑步者的关键姿态元素，如肩膀平衡、手臂摆动和腿部摆动，以改善跑步技巧并降低运动风险。

在心率实时监测和跑步姿态识别这两大核心功能之外，该系统还提供了个性化训练计划与实时运动建议等功能，以满足不同用户的需求。系统的总体架构采用了“云-边-端”架构，将数据处理与决策分布在各个层级，以实现更高效、实时、个性化的健康监测与运动指导，并降低系统成本与隐私风险。

在硬件方面，我们深入对减震材料进行挖掘，最终得到了晶格超材料作为减震系统的中流砥柱，其在微观尺度上排列基本构造单元实现了特殊机械性能，大大提高了吸收减震减噪的性能。

在实验环节，我们对该系统进行了严谨的测试与验证，结果表明该系统在人脸心率监测和姿态识别方面具有较高的准确性，心率计算的误差不超过5次/分钟，跑步姿态识别方面，系统能够成功识别关键姿态元素，证明了系统的有效性和可靠性。