【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02

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所属分类:Web前端
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随着人工智能技术的不断发展,阿里体育等IT大厂,推出的“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或官网了解详情。


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一、运动分析

【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02
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。