【一步步开发AI运动APP】九、自定义姿态动作识别检测——之关键点追踪

简介: 本文介绍了【一步步开发AI运动APP】系列中的关键点追踪技术。此前分享的系列博文助力开发者打造了多种AI健身场景的小程序,而新系列将聚焦性能更优的AI运动APP开发。文章重点讲解了“关键点位变化追踪”能力,适用于动态运动(如跳跃)分析,弥补了静态姿态检测的不足。通过`pose-calc`插件,开发者可设置关键点(如鼻子)、追踪方向(X或Y轴)及变化幅度。示例代码展示了如何在`uni-app`框架中使用`createPointTracker`实现关键点追踪,并结合人体识别结果完成动态分析。具体实现可参考文档与Demo示例。

之前我们为您分享了【一步步开发AI运动小程序】开发系列博文,通过该系列博文,很多开发者开发出了很多精美的AI健身、线上运动赛事、AI学生体测、美体、康复锻炼等应用场景的AI运动小程序;为了帮助开发者继续深耕AI运动领域市场,今天开始我们将为您分享新系列【一步步开发AI运动APP】的博文,带您开发性能更强、体验更好的AI运动APP。

一、什么是关键点追踪

前两篇为您介绍了基于规则检测和姿态相似度两种自定义姿态动作识别方案,可以对大部分的静姿态运动检测分析,但无法满足跳跃这样的动运动分析检测。针对此类场景,插件姿态识别引擎pose-calc提供了关键点位变化追踪能力,变化追踪器可以对关键点的X或y的变化趋势进行追踪分析,可以设定要追踪的点位、幅度、趋势。
115969-20250513101032087-1327389185.png

二、关键点位变化追踪能力调用示例

关键点位变化追踪器实例的创建在uni-app和uni-app x框架下略有不同,请参考API文档。

import {
    createPointTracker } from "@/uni_modules/yz-ai-sport";

const tracker = createPointTracker('nose', 1);//追踪鼻子y轴跳动
tracker.onChange((prev, cv)=>{
   
    console.log(prev,cv); //到达抖动阈值范围将触发变化
});

let human = .... //获取人体识别结果,人体识别能力调用请参考前面章节
let flag = tracker.tracking(human);
console.log(flag);

关键点变化追踪能力就为您介绍到,具体的使用可以进一步参考文档及Demo示例。
115969-20250513101734794-308151856.png

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