多源异构数据采集与融合应用综合实践

	多源异构数据采集与融合应用综合实践
课程	2025数据采集与融合技术
组名	组名：好运来
项目需求	智能运动辅助应用，针对用户上传的运动视频（以引体向上为核心），解决传统动作评估依赖主观经验、反馈延迟的问题，提供客观的动作分析与改进建议
项目目标	对用户上传的运动视频进行动作分析、评分，提供个性化改进意见，包含完整的用户成长记录和反馈系统，帮助用户科学提升运动水平
技术路线	基于Vue3+Python+openGauss的前后端分离架构，前端使用Vue3实现用户界面和可视化，后端用Python集成MediaPipe进行姿态分析算法处理，数据库采用OceanBase存储用户数据和运动记录，实现引体向上动作分析系统
团队成员学号	102302148（谢文杰）、102302149（赖翊煊）、102302150（蔡骏）、102302151（薛雨晨）、102302108（赵雅萱）、102302111（海米沙）、102302139（尚子骐）、022304105（叶骋恺）
这个项目的目标	通过上传的运动视频，运用人体姿态估计算法（双视角协同分析：正面看握距对称性、身体稳定性，侧面看动作完整性、躯干角度），自动识别身体关键点，分解动作周期、识别违规代偿，生成量化评分、可视化报告与个性化改进建议；同时搭建用户成长记录与反馈系统，存储用户数据与运动记录，最终打造低成本、高精度的自动化评估工具，助力个人训练、体育教育等场景的科学化训练，规避运动损伤、提升训练效果
其他参考文献	[1] ZHOU P , CAO J J , ZHANG X Y , et al. Learning to Score Figure Skating Sport Videos [J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology , 2019. 1802.02774 [2] Toshev , A., & Szegedy, C. (2014). DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks. DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
码云链接	前后端代码：https://gitee.com/wsxxs233/SoftWare

一.项目背景

随着全民健身的深入与健身文化的普及，以引体向上为代表的自重训练，因其便捷性与高效性，成为衡量个人基础力量与身体素质的重要标志，广泛应用于学校体测、军事训练及大众健身。然而，传统的动作评估高度依赖教练员的肉眼观察与主观经验，存在标准不一、反馈延迟、难以量化等局限性。在缺少专业指导的环境中，训练者往往难以察觉自身动作模式的细微偏差，如借力、摆动、幅度不足等，这不仅影响训练效果，长期更可能导致运动损伤。如何将人工智能与计算机视觉技术，转化为每个人触手可及的“AI教练”，提供客观、即时、精准的动作反馈，已成为提升科学化训练水平的一个迫切需求。

二.项目概述

本项目旨在开发一套基于计算机视觉的智能引体向上动作分析与评估系统。系统通过训练者上传的视频，运用先进的人体姿态估计算法，自动识别并追踪身体关键点。针对引体向上动作的复杂性，我们创新性地构建了双视角协同分析框架：正面视角专注于分析握距对称性、身体稳定性和左右平衡，确保动作的规范与基础架构；侧面视角则着重评估动作的完整性、躯干角度与发力模式，判断动作幅度与效率。通过多维度量化指标，系统能够自动分解动作周期、识别违规代偿，并生成直观的可视化报告与改进建议。最终，本项目致力于打造一个低成本、高精度的自动化评估工具，为个人训练者、体育教育及专业机构提供一种数据驱动的科学训练辅助解决方案。、

三.项目分工

蔡骏：负责用户界面前端所需前端功能的构建。
赵雅萱：负责管理员系统构建。
薛雨晨：实现功能部署到服务器的使用，以及前后端接口的书写修订。
海米沙：墨刀进行原型设计，实时记录市场调研结果并汇报分析需求，项目logo及产品名称设计，进行软件测试。
谢文杰：负责正面评分标准制定，搭建知识库。
赖翊煊：负责侧面评分标准制定，API接口接入AI
叶骋恺：负责数据库方面创建与设计
尚子琪：负责进行爬虫爬取对应相关视频，进行软件测试

四.个人贡献
（1）市场调研：用数据锚定产品方向
产品的成功离不开精准的需求定位，而需求的源头正是市场调研。在项目初期，我牵头负责市场调研的实时记录与需求分析工作，一方面要跟踪团队的竞品调研进度，另一方面要整理问卷调查数据，最终形成可落地的需求结论。

1. 竞品分析：找到差异化突破口
   我们选取了运动类 App 中的头部产品 Keep（主要竞品）和咕咚（次要竞品）进行深度分析，我负责将调研结果系统化整理，从产品定位、核心价值、目标人群等多个维度构建对比框架。通过梳理发现：Keep 主打 “一站式运动生态”，功能复杂且动作纠正需付费或搭配硬件；咕咚侧重 “户外赛事与数据记录”，居家动作纠错功能薄弱。两者的共同缺口，正是我们的机会 ——专攻 “动作标准化与安全训练” 这一痛点，做深做透免费的 AI 动作纠正工具。这一结论直接指导了产品的核心定位，也让后续的原型设计有了明确的方向：功能精简，聚焦 AI 训练与数据反馈。

2. 问卷调查：读懂真实用户需求
   为了验证需求假设，我们发起了针对性问卷调查，最终回收的有效数据由我负责整理分析。数据呈现出几个关键结论：
   核心用户是 18-25 岁的学生群体（占比 69.01%），且男性用户占比 71.83%；
   76.06% 的用户常用 Keep，但超过 70% 的用户核心诉求是 “记录运动数据” 和 “跟随课程”，同时隐藏着对 “动作不标准”“担心受伤” 的潜在痛点；
   居家训练、动作纠正的需求在学生党和健身小白中尤为突出。
   这些数据让我们更加坚定了 “居家私教 + AI 纠错” 的产品方向，也为我后续的原型设计提供了明确的用户画像：要贴合学生党的使用习惯，界面简洁易懂，功能直击 “动作评估 - 反馈改进” 的核心流程。

（2）原型设计：用墨刀搭建产品骨架
原型设计是连接需求与开发的桥梁，我的核心任务是用墨刀工具将抽象的需求转化为可视化的页面框架，为前端开发提供清晰的落地依据。

1. 设计思路：极简主义贴合核心需求
   基于产品 “精简功能、聚焦纠错” 的差异化定位，我在原型设计中贯穿了 “极简主义” 思路 —— 拒绝冗余功能，让用户一眼找到核心操作。在设计前，我与前端团队（蔡骏、薛雨晨等）反复沟通，明确了 “功能优先级”：注册登录→视频上传评估→结果反馈→历史记录→训练计划，确保核心流程无阻碍。
2. 页面框架设计：覆盖用户与管理员双端
   （a）用户端页面
   基础流程页：设计了注册（需输入用户名、密码、身高体重，为后续动作评估的生物力学分析提供基础数据）、登录界面，确保操作简洁，减少用户注册门槛；

登录页 ：

个人资料页：

主页功能页：

核心功能页：首页聚焦 “视频上传评估” 入口，突出 “形体评估助手” 的核心功能；评估结果页设计了评分展示、问题明细（如握距过宽、动作幅度不足）、改进建议三大模块，同时关联 “精选教学视频”，实现 “评估 - 学习” 闭环；
辅助功能页：历史记录页支持按日期、关键词筛选，方便用户追溯训练轨迹；训练计划页允许用户设置目标、标记完成状态，贴合学生党 “自主规划训练” 的需求。

（b）管理员端页面
管理员端原型聚焦 “数据监控与管理”，设计了总览控制台（展示今日登录量、注册用户、待处理反馈等核心数据）、用户流量分析图表、反馈处理模块，为管理员提供直观的运营数据支撑，同时简化操作流程，提升管理效率。

后台管理员页面：

3. 进入页面渲染界面：打造第一印象
   进入页面是产品的 “门面”，我设计的渲染界面以简约运动风为主，融入 “形之助” logo 元素，搭配 “AI 助力标准训练” 的核心 slogan，既突出了产品定位，又保证了加载时的视觉流畅度。在设计过程中，我反复调整界面的色彩搭配和元素布局，确保在不同设备上都能呈现清晰的视觉效果，为用户带来良好的初始体验。
   页面进入渲染过程：
   

（3）品牌设计：让 “形之助” 自带记忆点

产品名称和 logo 是品牌识别的核心，我负责的这部分工作，旨在让产品在用户心中留下清晰、贴合核心功能的印象。

1. 产品名称：“形之助” 的寓意
   系统核心功能是运动动作辅助，所以命名 “形之助”。形之助的谐音让我想到了“新之助（小新）” 的ip形象，而“小白” 则代表 “健身小白”，小新（系统）辅助小白（用户）完成动作，也呼应了我们系统想传达的价值，结合产品 “助力形体塑造、提供专业训练支持” 的核心价值，我提出了 “形之助” 这一名称：“形” 直指 “形体训练”，贴合运动场景；“助” 体现 “工具属性”，突出 AI 纠错、数据反馈的助力作用。名称简洁易记，同时传递了产品的核心定位，最终被团队一致采纳。
2. logo 设计：简约与功能的融合
   logo 设计以 “运动线条 + AI 智能” 为核心思路：采用简约的人形轮廓，融入代表科技感的蓝色线条，既体现了 “运动” 属性，又暗示了 “AI 动作识别” 的核心功能；整体造型紧凑，视觉上给人 “专业、可靠” 的感觉，同时适配 App 图标、页面标题等多种使用场景，确保品牌识别的一致性。
   

五.心得体会
在整个项目中，我的工作始终围绕 “需求落地” 展开，而高效的团队协作是顺利推进的关键。比如，在原型设计阶段，我需要与前端团队实时同步设计思路，根据他们的开发建议调整页面布局；在市场调研阶段，要及时将需求分析结果同步给后端和算法团队，为评分标准制定、知识库搭建提供依据。通过频繁的沟通与磨合，我深刻体会到 “产品设计不是闭门造车，而是基于团队共识的精准落地”。
这段经历也让我收获了实实在在的成长：从一开始对市场调研的懵懂，到能独立整理分析数据并提炼核心需求；从对墨刀工具的基础使用，到能设计出贴合用户习惯、支撑业务流程的完整原型；从单纯的设计思维，到学会兼顾功能实现、用户体验与产品定位。每一个环节的挑战，都让我对 “产品设计” 有了更深刻的理解 —— 好的设计不仅要 “好看”，更要 “好用”，要能真正解决用户的痛点。未来，我期待 “形之助” 能真正帮助到更多健身小白、居家训练者和学生党，让标准训练、安全运动触手可及。而这段项目经历，也将成为我后续学习和工作的宝贵财富，激励我继续在产品设计的道路上，以用户需求为核心，做出更有价值的设计。