基于视频图像处理的跑步机速度自适应控制技术的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 速度自适应跑步机的研究进展 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 研究面临的问题 | 第10页 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 | 第10-12页 |
| 第2章 人体运动图像提取 | 第12-27页 |
| 2.1 图像处理综述 | 第12-13页 |
| 2.2 图像预处理 | 第13-15页 |
| 2.2.1 图像灰度处理 | 第13-14页 |
| 2.2.2 图像降噪 | 第14-15页 |
| 2.3 运动目标基本检测算法 | 第15-21页 |
| 2.3.1 帧间差分法 | 第15-16页 |
| 2.3.2 背景消除法 | 第16-17页 |
| 2.3.3 光流法 | 第17-18页 |
| 2.3.4 方法对比及本文采用方法 | 第18-21页 |
| 2.4 形态学处理及连通性分析 | 第21-23页 |
| 2.5 图像裁剪与边缘提取 | 第23-25页 |
| 2.5.1 图像裁剪算法 | 第23-24页 |
| 2.5.2 边缘提取算法 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 运动图像特征的分析 | 第27-40页 |
| 3.1 运动肢体特征提取 | 第27-34页 |
| 3.1.1 人体模型 | 第27-32页 |
| 3.1.2 肢体关节点特征提取 | 第32-34页 |
| 3.2 中心点识别与相对位移ΔS判别 | 第34-36页 |
| 3.2.1 中心点识别 | 第34-35页 |
| 3.2.2 相对位移ΔS的判定 | 第35-36页 |
| 3.3 运动周期时间t判定 | 第36-38页 |
| 3.4 躯干角度判定 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 跑步机速度控制 | 第40-51页 |
| 4.1 实验系统简介 | 第40-43页 |
| 4.2 速度控制方法及安全防护措施 | 第43-48页 |
| 4.2.1 相对位移检测 | 第43-44页 |
| 4.2.2 躯干倾角检测 | 第44-45页 |
| 4.2.3 摔倒检测 | 第45-46页 |
| 4.2.4 算法流程 | 第46-48页 |
| 4.3 实验数据分析 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 工作总结 | 第51-52页 |
| 5.2 未来展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
