【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

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。

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