摘要

本文介绍了一种名为DLICP（Deep Learning Integrated Community Parks）的创新方法，旨在通过深度学习技术，特别是面部识别技术，结合一种新颖的步行活动测量算法，提升社区公园用户的体验。DLICP系统利用摄像头和面部识别软件精确识别和追踪公园用户，同时通过步行活动测量算法计算用户的平均步速和消耗的卡路里，这些计算考虑了个体属性如体重和步速。研究结果显示，DLICP在测量卡路里消耗方面具有高精度，其平均绝对误差（MAE）为5.64卡路里，平均百分比误差（MPE）为1.96%，与市场上广泛使用的健身测量设备如Apple Watch Series 6相比，显示出其先进性和实用性。该研究对于开发智能公园系统，实现实时卡路里消耗更新和个性化健身追踪具有重要意义。

原理

DLICP系统的工作原理基于两个核心模块：面部识别模块和运动活动追踪模块。面部识别模块采用先进的深度学习技术，如多任务级联卷积网络（MTCNN）和VGG-16模型，进行面部检测和特征提取。通过计算面部特征向量与数据库中预存编码的余弦相似度，系统能够准确识别和验证用户身份。运动活动追踪模块则通过数学模型估算用户在公园内行走时的卡路里消耗，该模型根据用户的平均步速和体重计算代谢当量（MET）值，进而估算卡路里消耗。这两个模块的结合确保了用户活动的准确追踪和个性化健身数据的提供。

流程

DLICP的工作流程包括用户注册、实时追踪和数据分析三个主要步骤。首先，用户通过上传面部照片和提供基本信息（如体重）进行系统注册。在用户进行公园活动时，系统通过摄像头捕捉用户的面部图像，利用面部识别技术进行身份验证，并同时追踪用户的运动数据。系统根据用户的运动数据和个体属性计算卡路里消耗，并将这些数据实时更新并存储在云端，用户可以通过应用程序查看自己的健身数据和进度。

应用

DLICP系统的应用前景广阔，特别适用于公共社区公园，为不同收入水平的用户提供经济实惠且高效的健身追踪解决方案。此外，该系统也可扩展到其他户外运动场所，如体育场和健身路径，提供全面的健身数据分析和个性化建议，促进公众健康和体育活动的参与度。随着技术的进一步发展和成本的降低，DLICP有望成为智能健身追踪领域的领先技术。