【摘 要】
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随着社会的发展,现代人的生活节奏越来越快,这也导致现代人的身体健康状况出现一系列问题。从1992年～2020年,现代人肥胖率从3%上升到15%,糖尿病等疾病的发病率也不断提高,由此,越来越多人热衷于加入到健身的行列中来,功能性动作筛查（FMS）也开始慢慢的进入大家的视野辅助健身者们进行锻炼,FMS由7个动作组成,主要用于检测人体的基本能力成分,包括稳定性、活动范围、身体控制能力和平衡性,FMS测试
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随着社会的发展,现代人的生活节奏越来越快,这也导致现代人的身体健康状况出现一系列问题。从1992年～2020年,现代人肥胖率从3%上升到15%,糖尿病等疾病的发病率也不断提高,由此,越来越多人热衷于加入到健身的行列中来,功能性动作筛查（FMS）也开始慢慢的进入大家的视野辅助健身者们进行锻炼,FMS由7个动作组成,主要用于检测人体的基本能力成分,包括稳定性、活动范围、身体控制能力和平衡性,FMS测试是一套打分评测机制,FMS测试总分越低,运动时受伤害的风险就越高。目前,FMS测试主要由专业人士进行人工打分,或者佩戴传感器进行电子打分,非常的消耗人力物力。针对此问题,本文选取了FMS动作中的5个动作,提出了一种结合姿态估计和长短期记忆神经网络（LSTM）的全新评测技术对FMS测试进行智能打分。由于深度学习目前并没有这方面FMS动作的公开数据集,所以本实验使用的数据集是笔者自己创建的,数据集总共包含了3000个视频。本文主要使用了 PyTorch深度学习框架,LSTM神经网络和Django后台Web框架搭建了 一套基于深度学习的FMS评测系统。本文使用姿态估计的Alphapose算法对FMS视频进行人体骨骼关键点识别,再根据FMS动作的打分标准对关键点坐标进行数据预处理,将处理过后的数据输入到LSTM网络模型中进行训练,最后得到了五个针对单个动作评测的网络模型,还有一个同时评测五个动作的网络模型,其中单个动作模型的准确率平均达到了92%,评测五个动作的模型准确率达到了 83%。本文为了直观的展示FMS评测模型的评测效果,利用已经训练好的网络模型搭建了一个FMS评测的Web系统,测试者在Web界面上传视频,选择好网络模型后将测试视频上传到后台服务器,服务器传回此FMS动作视频的评测打分,最后将结果送到前端进行展示。
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