【一步步开发AI运动小程序】十二、自定义一个运动分析器,实现计时计数01

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简介: 随着AI技术的发展,AI运动APP如雨后春笋般涌现,如“乐动力”、“天天跳绳”等,推动了云上运动会、线上健身等热潮。本文将指导你从零开始开发一个AI运动小程序,利用“云智AI运动识别小程序插件”,介绍运动识别原理、计量方式及运动分析器基类的使用,帮助你在小程序中实现运动计时和计数功能。下篇将继续探讨运动姿态检测规则的编写。

随着人工智能技术的不断发展,各大纷纷推出了AI运动APP,如“乐动力”、“天天跳绳”等,让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么,能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序,分享这些概念的红利呢?本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序,本系列文章将使用“云智AI运动识别小程序插件”,请先行在微信服务市场官网了解详情。

阅读到此,您已经对运动识别的抽帧人体识别骨骼图绘制姿态识别检测环节有所了解了,接下了几章我们将以俯卧撑为例,带您了解一下如何适配一个运动,实现计时、计数。

一、运动识别的原理

运动检测的基本原理是,对帧流的人体识别结果,进行姿态分析检测,当捕捉到符合动作要求的姿态结果,便触发计数计时逻辑。需要注意的是,一个动作可能会连续捕捉到多个符合结果的帧,假设抽帧FPS是12帧,以俯卧撑为例,的动作最大可能连续捕捉到12帧的符合要求的帧,此时需要做好标记,不能要重复计数。

二、运动计量方式

2.1、计数方式

此方式是当捕捉到一个或多个连续分动作后,则计数加1,如跳绳、俯卧撑、仰卧起坐等运动;计数的同时也可以同时进行计时。

2.1、计时方式

此方式则是运动者进入某个姿态,并保持不变,则开始计时;解除相关动作时则暂停计时,如平板支撑、马步蹲等运动。

三、运动分析器基类

插件中的sports.SportBase运动基类,已经为您实现运动的计时、计次等基础逻辑,直接继承此类,重写pushing(boyd)方法即可快速实现一个运动分析器,详情请参考API文档。
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下篇将带您进行运动姿态检测规则的编写。

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