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系統識別號 U0002-2007202010003300
中文論文名稱 人工智慧之人體行為健康的預警系統
英文論文名稱 Artificial Intelligence Warning System for Human Exercise Health
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 電機工程學系機器人工程碩士班
系所名稱(英) Master’s Program In Robotics Engineering, Department Of Electrical And Computer Engineering
學年度 108
學期 2
出版年 109
研究生中文姓名 李昭儒
研究生英文姓名 Chao-Ju Lee
學號 607470076
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2020-07-10
論文頁數 76頁
口試委員 指導教授-李揚漢
委員-郭博昭
委員-蘇木春
中文關鍵字 人工智慧  預警系統  生理檢測  血壓  表面體溫  OpenPose 動作辨識  人體行為健康 
英文關鍵字 Artificial Intelligence  Warning System  Physiological Detection  OpenPose Action Discern  Human Exercise Health  Blood Pressure  Body Surface Temperature 
學科別分類
中文摘要 現今生活中每個人的生活環境、生活習慣、飲食、體態狀況等,皆
為不同的情形下,每個人的身體健康程度將成為獨立個體存在於社會之
中。當處於在不同的狀況之中身體都會有不適應的警訊顯示出來,人們
往往都會無視這些生理警訊,並覺得這一些警訊只是一時的身體不舒
服,且認為只要多休息或者是吃藥減緩症狀就無大礙。本文主要透過影像
辨識來分析每個人的行為動作,利用血壓機量測動作的前後變化以及使
用熱影像儀器量測動作前後的表面溫度,並且對該動作進行分析身體是
否能一直承受負擔,如在測量的過程中有任何超過生理負荷時,便給予
警告提醒該動作對於身體是有傷害,以此可以使身體降低承受過多的負
擔。
本論文使用OpenPose 動作辨識設計出一套即時人體行為健康預警
系統,藉由攝影機去抓取每個人當下在做的事情並藉由程式去即時判斷
是在做甚麼行為動作,身體健康預警則是以量測血壓以及身體表面體溫
來分析在不同的動作的變化差異,從這些變化差異中發現關聯性並做出
一套預警系統來預防身體的負擔,並將所有資料顯示在動作辨識完的影
像之中讓每個人可以從中得知身體目前的狀態。
英文摘要 This thesis uses OpenPose action discern to design a real-time warning system for human exercise health. The camera can catch exercise images for program analysis. The warning system for human exercise health can measure the blood pressure and body surface temperature. We analyze the blood pressure and body surface temperature to develop a warning system for human exercise health. All data are displayed in OpenPose action discern images then everyone knows their exercise health condition in real time.
論文目次 目錄
致謝 I
中文摘要 II
ABSTRACT III
目錄 IV
圖目錄 VIII
表目錄 XI
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 章節介紹 2
1.4 論文整體架構 2
第二章 研究背景 3
2.1 OpenPose 程式介紹 3
2.1.1 OpenPose 特徵點介紹 3
2.2 血壓簡介 6
2.3 一氧化氮簡介 8
2.4 體表溫度簡介 8
2.5 文獻回顧 9
第三章 研究方法 12
3.1 系統架構 12
3.2 系統流程 13
3.3 量測設備介紹 14
3.3.1 血壓機 14
3.3.2 熱影像儀 15
3.4 軟體開發程式介紹 16
3.4.1 Google Colaboratory 16
3.4.2 OpenPose 環境建置 18
3.4.3 動作辨識程式 18
3.4.3.1 動作辨識原理 20
3.4.3.2 划船辨識程式 21
3.4.3.3 肩推辨識程式 21
3.4.3.4 硬舉辨識程式 22
3.4.3.5 深蹲辨識程式 23
第四章 研究結果 24
4.1 人體行為辨識結果 24
4.1.1 動作辨識流程 24
4.1.2 肩推動作辨識結果 26
4.1.2.1 受測者A 26
4.1.2.2 受測者B 28
4.1.3 深蹲動作辨識結果 30
4.1.3.1 受測者A 30
4.1.3.2 受測者B 32
4.1.4 硬舉動作辨識結果 34
4.1.4.1 受測者A 34
4.1.4.2 受測者B 36
4.1.5 划船動作辨識結果 38
4.1.5.1 受測者A 38
4.1.5.2 受測者B 40
4.2 生理分析結果 42
4.2.1 受測情境-W1 43
4.2.1.1 受測者A 44
4.2.1.2 受測者B 45
4.2.1.3 受測者C 46
4.2.1.4 受測者D 47
4.2.1.5 受測者E 48
4.2.2 受測情境-W2 49
4.2.2.1 受測者F 50
4.2.2.2 受測者G 51
4.2.3 受測情境-X1 52
4.2.3.1 受測者F 53
4.2.3.2 受測者G 54
4.2.3.3 受測者H 55
4.2.4 受測情境-X2 56
4.2.4.1 受測者F 57
4.2.4.2 受測者G 58
4.2.5 受測情境-Y1 59
4.2.5.1 受測者F 60
4.2.6 受測情境-Y2 61
4.2.6.1 受測者F 62
4.2.6.2 受測者I 63
4.2.7 受測情境-Z 64
4.2.7.1 受測者F 65
第五章 結論與未來展望 66
5.1 結論 66
5.1.1 人工智慧演算法 66
5.1.1.1 生理平均變化 66
5.1.2 生理健康量測分析 67
5.1.2.1 健身房血壓平均變化 67
5.1.2.2 居家運動平均變化 68
5.1.2.3 居家線上遊戲平均變化 68
5.2 未來展望 69
參考文獻 72

圖目錄
圖 1論文整體架構圖 2
圖 2 Body 25特徵點模型 4
圖 3 COCO特徵點模型 5
圖 4 OpenPose 演算法架構 9
圖 5 臉部特徵點 10
圖 6 手部特徵點 11
圖 7 系統架構圖 12
圖 8 系統流程圖 13
圖 9 OMRNO HEM-6121 14
圖 10 OMRNO HEM-8713 14
圖 11 FILR C3正面 15
圖 12 FILR C3 背面 15
圖 13 Google Colaboratory編譯環境 16
圖 14 Google Colaboratory新增方式 17
圖 15 OpenPose 環境建置 18
圖 16 影片關鍵點辨識 19
圖 17 關鍵點計算以及輸出影像 19
圖 18 關鍵點位置 20
圖 19 划船動作程式 21
圖 20肩推動作程式 21
圖 21 硬舉動作程式 22
圖 22深蹲動作程式 23
圖 23 動作辨識流程 25
圖 24 受測者A動作前顯示None 26
圖 25 受測者A動作後顯示Shoulder push 27
圖 26 受測者B動作前顯示None 28
圖 27 受測者B動作後顯示Shoulder push 29
圖 28 受測者A動作前顯示None 30
圖 29 受測者A動作前顯示Squat 31
圖 30 受測者B動作前顯示None 32
圖 31 受測者B動作前顯示Squat 33
圖 32 受測者A動作前顯示None 34
圖 33 受測者A動作前顯示Deadlift 35
圖 34 受測者B動作前顯示None 36
圖 35 受測者B動作前顯示Deadlift 37
圖 36 受測者A動作前顯示None 38
圖 37 受測者A動作前顯示Bent row 39
圖 38 受測者B動作前顯示None 40
圖 39 受測者B動作前顯示Bent row 41
圖 40 受測者A運動前後量測結果 44
圖 41 受測者B運動前後量測結果 45
圖 42 受測者C運動前後測量結果 46
圖 43 受測者D運動前後測量結果 47
圖 44 受測者E運動前後測量結果 48
圖 45 受測者F運動前後測量結果 50
圖 46 受測者G運動前後測量結果 51
圖 47 受測者F運動前後測量結果 53
圖 48 受測者G運動前後測量結果 54
圖 49 受測者H運動前後測量結果 55
圖 50 受測者F運動前後測量結果 57
圖 51 受測者G運動前後量測數據 58
圖 52 受測者F遊戲前後測量數值 60
圖 53 受測者F遊戲前後測量結果 62
圖 54 受測者I遊戲前後測量結果 63
圖 55 受測者F睡前、起床測量結果 65
圖 56一分鐘運動前後量測結果 70
圖 57 兩分鐘運動前後量測結果 71


表目錄
表 1血壓標準 6
表 2受測者身體基本資料 43
表 3受測者A測量時數 44
表 4受測者A運動前後平均數值 44
表 5受測者B測量時數 45
表 6受測者B運動前後平均數值 45
表 7受測者C測量時數 46
表 8受測者C運動前後平均數值 46
表 9受測者D測量時數 47
表 10受測者D運動前後平均數值 47
表 11受測者E測量時數 48
表 12受測者E運動前後平均數值 48
表 13受測者身體基本資料 49
表 14受測者F測量時數 50
表 15受測者F運動前後平均數值 50
表 16受測者G測量時數 51
表 17受測者G運動前後平均數值 51
表 18受測者身體基本資料 52
表 19受測者F測量時數 53
表 20受測者F運動前後平均數值 53
表 21受測者G測量時數 54
表 22受測者G運動前後平均數值 54
表 23受測者H測量時數 55
表 24受測者H運動前後平均數值 55
表 25受測者身體基本資料 56
表 26受測者F測量時數 57
表 27受測者F運動前後平均數值 57
表 28受測者G測量時數 58
表 29受測者G運動前後平均數值 58
表 30受測者身體基本資料 59
表 31受測者F測量時數 60
表 32受測者F遊戲前後平均數值 60
表 33受測者身體基本資料 61
表 34受測者F測量時數 62
表 35受測者F遊戲前後平均數值 62
表 36受測者I測量時數 63
表 37受測者I遊戲前後平均數值 63
表 38受測者身體基本資料 64
表 39受測者F測量時數 65
表 40受測者F睡前、起床平均數值 65
表 41 一分鐘測量時數 69
表 42 兩分鐘測量時數 69
表 43 一分鐘運動前後平均數值 69
表 44 兩分鐘運動前後平均數值 70


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論文使用權限
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