2025全国大学生数学建模竞赛E题解析：AI辅助智能体测的算法实现与优化

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2025 年全国大学生数学建模竞赛 E 题聚焦 AI 在体育测量中的应用，要求通过视频和传感器数据自动分析受试者的体测动作规范性、预测生理指标。作为新手，首先要明确三个核心需求：

姿态识别精度：立定跳远、引体向上等动作的关键关节角度误差需 <5 度
生理指标预测：心率、血氧等指标的 MAE（平均绝对误差）应低于临床允许范围
实时性要求：单次检测耗时需控制在 3 秒内（含数据采集时间）

评价指标采用加权评分法，其中动作识别准确率权重 40%，生理预测误差 30%，处理速度 20%，代码规范性 10%。建议优先保证前两项核心指标。

纯视觉方案（OpenPose）
优点：无需穿戴设备，成本低，适合立定跳远等大动作识别
局限：受光照影响大，心率等生理指标需额外算法推断
传感器融合方案
优点：IMU 传感器可精准捕捉细微动作，心率带数据更直接
局限：设备成本高，穿戴影响运动自然性

推荐 混合方案：用 OpenPose 处理动作识别，结合 PPG 传感器获取心率。预算有限时可仅用视觉方案，但需增加数据增强策略。

使用轻量化的 OpenPose MobileNet 版本（比原版快 3 倍）
重点关注髋、膝、肘等关节的二维坐标
通过 tf-pose-estimation 库实现实时推理（示例代码见后文）

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取传感器数据
def load_sensor_data(csv_path):
    df = pd.read_csv(csv_path)
    # 处理缺失值
    df.ffill(inplace=True)  
    # 归一化加速度计数据（-1g 到 +1g 范围）scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
    df[['acc_x','acc_y','acc_z']] = scaler.fit_transform(df[['acc_x','acc_y','acc_z']])
    return df

# 计算关节角度（以膝关节为例）def calculate_knee_angle(hip, knee, ankle):
    """
    输入：髋、膝、踝关节的 (x,y) 坐标
    返回：膝关节角度（0-180 度）"""
    a = np.array(hip)
    b = np.array(knee)
    c = np.array(ankle)

    ba = a - b
    bc = c - b

    cosine = np.dot(ba, bc) / (np.linalg.norm(ba) * np.linalg.norm(bc))
    angle = np.degrees(np.arccos(cosine))
    return round(angle, 2)

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

def build_lstm_model(input_shape):
    model = Sequential([LSTM(64, input_shape=input_shape, return_sequences=True),
        LSTM(32),
        Dense(16, activation='relu'),
        Dense(1)  # 输出心率预测值
    ])
    model.compile(loss='mae', optimizer='adam')
    return model