1. 本选题研究的目的及意义
肌肉群的运动状态检测在竞技体育、运动康复、人机交互等领域都具有重要的意义。
传统的肌肉群运动状态检测方法多依赖于侵入式传感器或标记点，例如肌电图、表面肌电图和光学动作捕捉系统，这些方法存在使用不便、成本高昂、易受干扰等局限性。
随着传感器技术和人工智能的发展，非接触式运动状态检测技术逐渐兴起，为肌肉群运动状态的便捷、高效、精准检测提供了新的可能性。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉、机器学习等技术的快速发展，肌肉群非接触式运动状态检测技术受到了越来越多的关注。
国内外学者在基于视觉的运动分析、姿态估计、动作识别等方面取得了丰硕的成果，为肌肉群非接触式运动状态检测提供了技术基础。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.肌肉群运动状态表征研究：-研究肌肉运动学和生理学指标，分析肌肉群运动的特征规律。
-建立肌肉群运动状态分类体系，根据运动学和生理学指标，对不同肌肉群的运动状态进行分类。
2.非接触式运动状态检测技术研究：-研究基于视觉的运动状态检测方法，利用计算机视觉技术分析人体运动视频。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤，以实现对肌肉群非接触式运动状态的检测：
1.文献调研与综述：-深入调研国内外关于非接触式运动状态检测、计算机视觉、人体姿态估计、动作识别等领域的文献资料，了解相关技术发展现状和研究热点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据采集与标注：-建立肌肉群运动状态数据库，招募志愿者，采集不同肌肉群在不同运动状态下的视频数据，包括静态、动态、简单动作、复杂动作等多种运动形式。
-对采集的视频数据进行标注，标记人体关键点位置、肌肉群区域、运动状态等信息，为算法训练和验证提供数据基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出基于视觉的肌肉群运动特征提取方法：-结合人体姿态估计技术，提取肌肉长度、角度等运动特征，克服传统方法依赖侵入式传感器或标记点的局限性。
-探索基于深度学习的肌肉运动特征提取方法，直接从视频图像中提取肌肉运动特征，提高特征提取的效率和准确性。
2.构建大规模、高质量的肌肉群运动状态数据库：-采集不同肌肉群在不同运动状态下的视频数据，包括静态、动态、简单动作、复杂动作等多种运动形式，为算法训练和验证提供丰富的数据基础。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李静,王振宇,王海涛,等.基于表面肌电信号的人体上肢运动意图识别[J].传感技术学报,2023,36(01):80-87.
2.李龙,李欣,王海涛,等.基于表面肌电信号的仿人机械臂多自由度运动控制[J].控制理论与应用,2022,39(04):753-760.
3.王国华,付成龙,张佳颖,等.基于表面肌电信号的手势识别研究进展[J].电子测量技术,2020,43(23):145-151.
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