基于ZYNQ異構(gòu)體系下的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告

基于ZYNQ異構(gòu)體系下的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景運(yùn)動(dòng)分析是醫(yī)學(xué)、人體運(yùn)動(dòng)學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域中的重要研究?jī)?nèi)容。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)分析技術(shù)也逐漸發(fā)展成為一個(gè)成熟的領(lǐng)域。其中，基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)分析方法在運(yùn)動(dòng)分析中有著廣泛的應(yīng)用。而基于ZYNQ異構(gòu)體系下的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)分析系統(tǒng)具有高性能、低功耗、實(shí)時(shí)處理等優(yōu)勢(shì)，成為一個(gè)值得研究和開(kāi)發(fā)的方向。二、研究目的本研究旨在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于ZYNQ異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)分析系統(tǒng)。研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.對(duì)常見(jiàn)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理功能。2.搭建深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行動(dòng)作分類(lèi)等任務(wù)。3.采用ZYNQ開(kāi)發(fā)板，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的采集、處理和輸出。三、研究?jī)?nèi)容和研究方法1.運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的預(yù)處理對(duì)于運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括對(duì)數(shù)據(jù)的采集、清洗、采樣和加速等操作。通過(guò)Sensors或者運(yùn)動(dòng)捕捉設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)包含了豐富的運(yùn)動(dòng)信息，包括加速度、角速度以及各種姿態(tài)信息。然后，通過(guò)合理的采樣和加速方式，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪和處理，以便于更好地進(jìn)行后續(xù)的分析和處理。2.深度學(xué)習(xí)模型的搭建深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以用于解決許多復(fù)雜的任務(wù)，例如圖像分類(lèi)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。而針對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的分類(lèi)等問(wèn)題，可以采用一些經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，例如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。通過(guò)對(duì)這些模型進(jìn)行修改和調(diào)整，可以讓模型更加適合于運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的處理。3.ZYNQ開(kāi)發(fā)板的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化將深度學(xué)習(xí)模型部署到FPGA上，利用其并行計(jì)算能力可以提高模型在較短時(shí)間內(nèi)完成任務(wù)的能力，同時(shí)ZYNQ芯片的高速AD和DA模塊也可以用于高效的數(shù)據(jù)輸入輸出。對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的優(yōu)化，需要考慮一些實(shí)際問(wèn)題，如功耗、運(yùn)行效率等。四、研究意義本研究的完成對(duì)于醫(yī)學(xué)、人體運(yùn)動(dòng)學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的研究有著重要的應(yīng)用價(jià)值。一方面可以提高現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)分析技術(shù)的效率和準(zhǔn)確性，另一方面也可以充分發(fā)揮ZYNQ芯片的異構(gòu)計(jì)算優(yōu)勢(shì)，從而推動(dòng)其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣和應(yīng)用。五、預(yù)期進(jìn)展預(yù)計(jì)研究將集中在以下三個(gè)方面：1.對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，并提取出重要的特征，以便于后續(xù)的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和測(cè)試。2.實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)分類(lèi)模型，并使用ZYNQ芯片進(jìn)行加速優(yōu)化。3.開(kāi)發(fā)基于ZYNQ的運(yùn)動(dòng)分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)和動(dòng)作的識(shí)別和分類(lèi)。六、論文結(jié)構(gòu)本論文分為以下幾個(gè)部分：第一章：緒論。介紹研究背景、研究目的、研究?jī)?nèi)容和研究方法等，并闡述其研究意義和預(yù)期進(jìn)展。第二章：相關(guān)理論。主要介紹在本研究中所涉及到的一些理論基礎(chǔ)和相關(guān)技術(shù)，包括深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。第三章：系統(tǒng)設(shè)計(jì)。對(duì)基于ZYNQ異構(gòu)體系下的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)分析系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，包括預(yù)處理模塊、深度學(xué)習(xí)模塊和ZYNQ開(kāi)發(fā)板的實(shí)現(xiàn)等。第四章：系統(tǒng)測(cè)試。對(duì)所設(shè)計(jì)的運(yùn)動(dòng)分析系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試