【一步步开发AI运动小程序】十三、自定义一个运动分析器,实现计时计数02

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,视频资源包5000点
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
简介: 本文介绍如何利用“云智AI运动识别小程序插件”开发AI运动小程序,详细解析了俯卧撑动作的检测规则构建与执行流程,涵盖卧撑和撑卧两个姿态的识别规则,以及如何通过继承`sports.SportBase`类实现运动分析器,适用于小程序开发者。

随着人工智能技术的不断发展,各“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP,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。

一、运动分析

image.png

如图所示,俯卧撑有卧和撑两个动作姿态组成,从卧到撑或者撑到卧,为一个动作,即计数加1;因此我们分别构建这两个姿态的识别规则,查测到卧撑撑卧的组合计数加1,便可以完成俯卧撑的检测数。

二、检测规则构建

【撑】:
如上图所示的动作1“撑”姿态,我们看到整个身体躯干绷直,双手绷直撑起,手臂与腰部夹角大约80度左右,所以我们构建出以下几个检测规则进行检测:

{
   
    name: '撑状态检查',
    calc: '$and',
    rules: [{
   
        name: '手臂垂直撑起',
        calc: '$or',
        rules: [{
   
            name: '左手臂垂直',
            calc: 'vertical',
            upperKey: 'left_shoulder',
            centerKey: 'left_elbow',
            lowerKey: 'left_wrist',
            offset: 20
        }, {
   
            name: '右手臂垂直',
            calc: 'vertical',
            upperKey: 'right_shoulder',
            centerKey: 'right_elbow',
            lowerKey: 'right_wrist',
            offset: 20
        }]
    }, {
   
        name: '手臂与腰部垂直',
        calc: '$or',
        rules: [{
   
            name: '左手臂与腰齐垂直',
            calc: 'match-angle',
            angleKey: 'left_shoulder',
            secondKey: 'left_elbow',
            thirdKey: 'left_hip',
            angle: 90,
            offset: 25
        }, {
   
            name: '右手臂与腰齐垂直',
            calc: 'match-angle',
            angleKey: 'right_shoulder',
            secondKey: 'right_elbow',
            thirdKey: 'right_hip',
            angle: 90,
            offset: 25
        }]
    }, {
   
        name: '腿部绷直',
        calc: '$or',
        rules: [{
   
            name: '左腿绷直',
            calc: 'match-angle',
            angleKey: 'left_knee',
            secondKey: 'left_ankle',
            thirdKey: 'left_hip',
            angle: 160,
            offset: 20
        }, {
   
            name: '右腿绷直',
            calc: 'match-angle',
            angleKey: 'right_knee',
            secondKey: 'right_ankle',
            thirdKey: 'rgight_hip',
            angle: 160,
            offset: 20
        }]
    }]
};

【卧】:
接下来我们继续看第二个分解动作卧,如上图所示的动作2“卧”姿态,我们看到整个身体躯干也是绷直的,手臂弯曲成约90度,胳膊与腰部齐平,所以我们构建出以下检测规则进行识别:

{
   
    name: '卧动作检查',
    calc: '$and',
    rules: [{
   
        name: '躯干卧倒状态',
        calc: 'lie',
        offset: 30
    }, {
   
        name: '手臂弯曲检查',
        calc: '$or',
        rules: [{
   
            name: '左手臂弯曲状态',
            calc: 'match-angle',
            angleKey: 'left_elbow',
            secondKey: 'left_shoulder',
            thirdKey: 'left_wrist',
            angle: 115,
            offset: 15
        }, {
   
            name: '右手臂弯曲状态',
            calc: 'match-angle',
            angleKey: 'right_elbow',
            secondKey: 'right_shoulder',
            thirdKey: 'right_wrist',
            angle: 115,
            offset: 15
        }]
    }, {
   
        name: '手臂与腰齐平查',
        calc: '$or',
        rules: [{
   
            name: '左手臂与腰齐平查',
            calc: 'match-angle',
            angleKey: 'left_shoulder',
            secondKey: 'left_elbow',
            thirdKey: 'left_hip',
            angle: 35,
            offset: 15
        }, {
   
            name: '右手臂与腰齐平查',
            calc: 'match-angle',
            angleKey: 'right_shoulder',
            secondKey: 'right_elbow',
            thirdKey: 'right_hip',
            angle: 35,
            offset: 15
        }]
    }]
}

到这,我们就把运动检测规则编写好了,规则同时考虑了左、右侧入镜的问题。

三、执行检测

实现运动分析器,我们需要继承扩展sports.SportBase抽象类,该类已经为您实现了基本的计时、计数能力,您只要重写pushing方法,在此方法调用calc.Calculator计算器进行规则计算,通过则调用计时计数即可,代码如下:

    pushing(body) {
   

        if (utils.isNone(body))
            return;

        //卧
        if (this._calculator.calculating(body, this.rules.liePose)) {
   
            this.stateTran = 1;
            return;
        }

        //撑
        if (!this._calculator.calculating(body, this.rules.upPose) || this.stateTran !== 1)
            return;

        this.stateTran = -1;
        this.countTimes();
        this.emitTick();  //触发计数 

    }

四、后计

以上便是俯卧撑运动的分析器的适配过程,当然还可以使用姿态相似度能力进行动作识别,效率相对会更高些,详情请参考前面的相似度使用章节及API文档。

相关文章
预约按摩小程序开发,为什么很多上门按摩平台根本招聘不到优秀技师?
上门按摩平台面临招不到优秀技师的问题,主要原因是平台众多,技师选择多样。为解决此问题,平台可引入技师等级制度,根据订单数量和好评率划分高、低等级技师。高等级技师可享受70%-90%的高提成及首页推荐,这不仅能激励技师的积极性,还能帮助平台筛选出优质技师,提升服务质量和口碑,形成良性循环。
|
2月前
|
小程序 搜索推荐 数据挖掘
跳绳打卡小程序开发多钱费用
跳绳打卡小程序通过智能手机即可轻松使用,无需额外设备,只需一根跳绳即可开始您的健康之旅。它结合了便捷性、互动性和个性化设置,让跳绳这项运动变得更加有趣和高效
|
13天前
|
人工智能 小程序 IDE
【一步步开发AI运动小程序】九、姿态辅助调试桌面工具的使用
随着AI技术的发展,各大厂商推出的AI运动APP如“乐动力”、“天天跳绳”等,使云上运动会、线上健身等概念大热。本文将指导你如何利用“云智AI运动识别小程序插件”,在微信小程序中实现类似功能,包括工具搭建、服务启动及数据回传等步骤,助力开发者高效开发AI运动小程序。
【一步步开发AI运动小程序】九、姿态辅助调试桌面工具的使用
|
5天前
|
人工智能 小程序 API
【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
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。
|
19天前
|
人工智能 小程序 前端开发
【一步步开发AI运动小程序】六、人体骨骼图绘制
随着AI技术的发展,阿里体育等公司推出的AI运动APP如“乐动力”、“天天跳绳”等,使云上运动会、线上健身等概念广受欢迎。本文将引导您从零开始,利用“云智AI运动识别小程序插件”,在小程序中实现类似功能,包括人体骨骼图的绘制原理及其实现代码,确保骨骼图与人体图像精准重合。下篇将继续介绍运动分析方法。
|
1月前
|
人工智能 小程序
【一步步开发AI运动小程序】五、帧图像人体识别
随着AI技术的发展,阿里体育等公司推出的AI运动APP,如“乐动力”和“天天跳绳”,使云上运动会、线上健身等概念广受欢迎。本文将引导您从零开始开发一个AI运动小程序,使用“云智AI运动识别小程序插件”。文章分为四部分:初始化人体识别功能、调用人体识别功能、人体识别结果处理以及识别结果旋转矫正。下篇将继续介绍人体骨骼图绘制。
|
1月前
|
人工智能 小程序 vr&ar
AI运动小程序开发常见问题集锦二
截至当前,我们的AI运动识别小程序插件已迭代至第23个版本,广泛应用于健身、体育、体测、AR互动等场景。本文针对近期用户咨询,汇总了常见问题,帮助用户减少开发成本,提高效率。主要涵盖计时与计数模式的区别、综合排行榜生成方法、全屏模式适配及无开发能力用户的解决方案。
|
1月前
|
小程序 数据挖掘 UED
开发1个上门家政小程序APP系统,都有哪些功能?
在快节奏的现代生活中,家政服务已成为许多家庭的必需品。针对传统家政服务存在的问题,如服务质量不稳定、价格不透明等,我们历时两年开发了一套全新的上门家政系统。该系统通过完善信用体系、提供奖励机制、优化复购体验、多渠道推广和多样化盈利模式,解决了私单、复购、推广和盈利四大痛点,全面提升了服务质量和用户体验,旨在成为家政行业的领导者。
|
2月前
|
存储 传感器 小程序
跳绳计数小程序开发系统
首先,我们需要明确跳绳计数小程序的核心功能:为用户提供跳绳计数的便捷方式。这意味着小程序需要能够准确地记录用户的跳绳次数,并为用户提供清晰、直观的计数展示。
|
2月前
|
人工智能 编解码 小程序
【一步步开发AI运动小程序】四、小程序如何抽帧
随着AI技术的发展,阿里体育等公司推出的“乐动力”、“天天跳绳”等APP使云上运动会、线上健身等概念备受关注。本文将引导您从零开始开发一个AI运动小程序,利用“云智AI运动识别小程序插件”。文中详细介绍了微信小程序抽帧的相关API、设置及注意事项,帮助开发者更好地实现AI运动功能。下篇将介绍人体识别技术,敬请期待。

热门文章

最新文章