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- 来自专栏一步一步开发AI运动小程序
七、进行运动计时、计数
随着深度学习推理技术的不断发展，让小型设备运行深度学习成为可能，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。 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“AI运动识别”小程序插件，插件详情可以前往微信服务市场搜索相应插件。 其中sports命名空间下包含了所有的内置运动分析器类和运动检测相关计时、计数的核心逻辑抽象；calc命名空间下包含了人体姿态分析的角度、垂直、水平、视角等规则计算器、姿态相似度和关键点追踪等能力，sports 1.2、运动分析的过程运动分析的过程，便是逐帧分析人体结果，当捕捉符合到要求的姿态动作，便触发计时、计数回调。UI便可以基于此回调与用户进行交互。 二、获取所有的内置运动sports.SportBase是运动分析器抽象基类，实现了基本的计数、计时逻辑，其中SPORTS静态属性包含了所有的插件内置运动。
33610编辑于 2024-05-23 - 来自专栏一步步开发AI运动APP
【一步步开发AI运动APP】六、运动计时计数能调用
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。 通过前几篇博文，您已经可以通过插件在APP上进行抽帧、人体检测了，在获得到人体结构后，便可以进行运行分析实现人体计时计数了，uniAPP插件同微信小程序一样，仍然内置了跳绳、开合跳、俯卧撑、仰卧起坐、深蹲 sport = createSport('jumping-jack');}二、进行运动分析，监听计数变化启动运动分析，并向运动分析器推送人体结构，即可开展运动分析进行计时计数：import {getSports ('jumping-jack');sport.onTick = (counts,times)=>{//当计时计数发生变化时，会触发onTick回调console.log(counts,times);//
42210编辑于 2025-04-03 - 来自专栏一步步开发AI运动APP
【一步步开发AI运动APP】十一、同时检测识别多人运动，分别进行运动计时计数
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。 二、方案实现根据下面的AI运动分析的流程图所示，要实现同时多人运动分析能力，须先实现多人的人体姿态检测，再将检出的多人人体结果，分别推送到不同的运动分析器实例，即可实现多人运动检测分析。 ，便可以创建多个运动分析器实例来，来分别对每个人的姿态进行分析检测，实现计时计数了，代码如下：import {createSport} from "@/uni_modules/yz-ai-sport"; ;const ticks = this.ticks;for (let i = 0; i < ticks.length; i++) {let sport = createSport(key);//分别将运动计数结果推不同位置数组
32010编辑于 2025-09-01 - 来自专栏一步一步开发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
随着深度学习推理技术的不断发展，让小型设备运行深度学习成为可能，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。 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“AI运动识别”小程序插件，插件详情可以前往微信服务市场搜索相应插件。 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。 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。
34910编辑于 2024-05-30 - 来自专栏一步一步开发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
随着深度学习推理技术的不断发展，让小型设备运行深度学习成为可能，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。 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“AI运动识别”小程序插件，插件详情可以前往微信服务市场搜索相应插件。 一、运动分析如图所示，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，查测到卧撑或撑卧的组合计数加1，便可以完成俯卧撑的检测数。 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
29510编辑于 2024-06-03 - 来自专栏睡不着所以学编程
装饰器、计时器、计数器
""" 学习内容： 1.调用函数 2.计数器 3.装饰器（函数不带参数） 4.装饰器（函数带有参数） 5.计时器 """ def func(): a = 10 def inner_func1 # 由于container是一个可变数据类型，因此不用nonlocal container[0] = container[0] + 1 print("这是第{}次计数 <locals>.add_1 at 0x000001F6CA7C7550> result() # 这是第1次计数 result() # 这是第2次计数 result() # 这是第3次计数 # 相加结果是30 """ # 自我练习 # 计数器 def decorator3(function): count = [0] def wrapper(): function 程序运行时间为1.0025441646575928秒 """ 计时器的过程分析，由于我实在是写了太多次了，不想再做图了，上我自己手写的图，明天起来继续好好过一遍。
57420编辑于 2022-09-20 - 来自专栏量子位
仅需2张图，AI便可生成完整运动过程
再给一张正脸（关键帧2）： ? 然后仅仅根据这两张图片，AI处理了一下，便能生成整个运动过程： ? 而且不只是简单的那种，连在运动过程中的眨眼动作也“照顾”得很到位。 仅需2个关键帧，如何实现完整运动？ 不需要冗长的训练过程。 不需要大量的训练数据集。 这是论文作者对本次工作提出的两大亮点。 具体而言，这项工作就是基于关键帧将视频风格化。 对于每一个超参数设置： （1）执行给定时间训练； （2）对不可见帧进行推理； （3）计算推理出的帧（O4）和真实值（GT4）之间的损失。 而目标就是将这个损失最小化。 ? //www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/n3b1m6/r_fewshot_patchbased_training_siggraph_2020_dr/ [2]
1K20发布于 2021-05-11 - 来自专栏CVer
仅需2张图！AI便可生成完整运动过程
再给一张正脸（关键帧2）： ? 然后仅仅根据这两张图片，AI处理了一下，便能生成整个运动过程： ? 而且不只是简单的那种，连在运动过程中的眨眼动作也“照顾”得很到位。 仅需2个关键帧，如何实现完整运动？ 不需要冗长的训练过程。 不需要大量的训练数据集。 这是论文作者对本次工作提出的两大亮点。 具体而言，这项工作就是基于关键帧将视频风格化。 对于每一个超参数设置： （1）执行给定时间训练； （2）对不可见帧进行推理； （3）计算推理出的帧（O4）和真实值（GT4）之间的损失。 而目标就是将这个损失最小化。 ? //www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/n3b1m6/r_fewshot_patchbased_training_siggraph_2020_dr/ [2]
70430发布于 2021-05-10 - 来自专栏AIGC
【AI视频】Runway：Gen-2 图文生视频与运动模式详解
前言 在上一篇文章【AI视频】Runway Gen-2与Gen-3：仅文本生成视频详解中，我们深入探讨了Gen-2和Gen-3的纯文本生成视频技术及其应用原理。 随着AI视频技术的快速发展，如Runway的图加文生成视频和运动模式正逐渐改变创作的方式，为未来的视频内容制作带来无限可能。 AI不仅简化了复杂的创作流程，还打破了传统制作的技术壁垒，让任何人都能轻松生成专业级别的动态内容。 结合深度学习和大数据，AI将进一步理解和预见创作需求，推动视频创作从被动工具向主动创意助手的转变。 (cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2BGR));video.release();for epoch in range(epochs):real_labels,fake_labels
2.1K10编辑于 2024-10-17 - 来自专栏科控自动化
运动控制2 基本定位应用
2、半闭环位置控制系统： 图2 半闭环位置控制系统 与开环位置伺服系统不同，半闭环位置控制系统是具有位置检测反馈的闭环控制系统。 伺服电动机与普通电动机相比，具有调速范围宽和短时输出力矩大的特点，这样，系统设计时不必再为保证低速性能和增大力矩添置减速齿轮，而可将电动机轴与丝杠直接相连，使传动链误差与非线性误差大大减小。 2、位置分辨率 这里的位置分辨率表示负载在两个运动控制循环之间行驶的距离。在实际应用程序中一般根据CPU运动控制处理的周期时间来确定位置分辨率。这对应于内插器周期和位置控制器周期。 使用“MC_Halt”运动控制指令停止轴以及利用“ MC_Power”指令的“Enable”输入引脚停止轴时，也要遵循时间片机制，轴停止也会延时1-2时间片（10-20ms）才生效。 2-20ms。
2.4K21编辑于 2022-03-29 - 来自专栏一步步开发AI运动APP
【一步步开发AI运动APP】十二、自定义扩展新运动项目2
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、动作姿态拆解如上图所示，这个运动主要为手部摆动动，包含2个分动作姿态，起始动作姿态1为双手垂放于左右两侧站立，结束动作姿态2双手举过头顶撑直为结束动作，完成动作2时计数加一，如此反复运动。 upperKey: 'right_shoulder', centerKey: 'right_elbow', lowerKey: 'right_wrist', offset: 25 }] }再构建动作姿态2双手举过头顶伸直站立的检测规则 return;}if (this.stateTran == 1 && this.calculator.calculating(human, this.rules.ups)) {this.stateTran = 2;
21910编辑于 2025-10-09 AI运动小程序开发常见问题集锦二
一、计时、计数计量模式有什么区别？ **计数模式：** 主要适应于多动作的非静态运动，如跳强、开合跳、俯卧撑、仰卧起坐等运动的识别计数，会同时产生数量counts和时长times两个计数，其中数量为检测识别到的有效（符合检测动作要求）运动数量 二、计时、计数动作综合排行榜如何生成？ 如上第一个问题所述的两种模式计量差别，因此在生成多项综合排行榜时，计数运动取数量counts，计时模式取时长times字段进行混合排序即可，并列可以再进行时长排列。三、全屏模式如何适配？ 四、无开发能力的用户如何利用插件，开发运动类小程序？若您想开发**线上运动赛事、云上运动会、学生体测**相关的AI运动小程序，但又无开发能力或不想投入开发资源进行自研。
28210编辑于 2024-11-05能不能用uni开发一个线上运动会的APP、小程序？
姿态识别技术能够实时反馈用户的运动状态，为运动计时和运动计数提供可靠的依据。运动计时：结合姿态识别结果，实现运动的精准计时。这要求系统能够准确判断运动的开始和结束时刻，以及在不同运动阶段之间的切换点。 运动计时的准确性对于评估用户的运动表现和提升运动效果具有重要意义。运动计数：通过对姿态识别结果的进一步分析，实现运动的计数功能。例如，在跳绳、俯卧撑等运动中，系统能够自动统计用户的运动次数。 运动计数的准确性能够为用户提供直观的运动数据反馈，帮助他们更好地掌握运动进度和效果。 当然像人体识别、姿态识别、运动计时、运动计数也可以直接采用调用第三方或私有部署的第三 方web API服务来解决，不在客户端实现，以降低开发难度。 解决方案已实现好相机抽帧、人体识别、姿态识别、运动计时、运动计数等所有能力，内置有10余种运动项目，还可自定义扩展运动项目。
34710编辑于 2024-11-25- 来自专栏IT当时语_青山师_JAVA技术栈
CountDown 倒计数器--JAVA并发类模拟运动员赛跑
* 该类最有用的方法: * (1)传入计数器初始值创建对象：CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(int cnt); * (2)down( 计数器原来大于0，只要减至0，则释放所有线程锁，使得线程继续工作； * 计数器原来已经为0，则nothing to do. * 该类最有用的方法: * (1)传入计数器初始值创建对象：CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(int cnt); * (2)down( } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }finally{ //只要有运动员抵达终点，结束计数器减 .2016-07-05 18:07:26 6 号运动员抵达终点.2016-07-05 18:07:26 9 号运动员抵达终点.2016-07-05 18:07:27 2 号运动员抵达终点.2016
49120编辑于 2023-05-04 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
使用计时器-方法2
第二种方法 是 自己让 windows把计时器消息发送给程序中的另一个窗口过程 回调函数： VOID CALLBACK TimerProc（HWND hwnd,UINT message,UINT iTimerID hwnd,iTimerID,iMsecInterval,TimerProc); 函数代码如下： /*---------------------------------------- BEEPER2. C -- Timer Demo Program No. 2 (c) Charles Petzold, 1998 --------------------------- hPrevInstance, PSTR szCmdLine, int iCmdShow) { static TCHAR szAppName[] = TEXT ("Beeper2" MB_ICONERROR) ; return 0 ; } hwnd = CreateWindow (szAppName, TEXT ("Beeper2
84990发布于 2018-01-17 做AI运动小程序有哪些解决方案，如何进行选型？
体育、健身行业也不例外，阿里体育等IT大厂，推出的乐动力、天天跳绳、百分运动等AI运动APP，让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导、AI体测等概念空前火热。 一、AI运动识别技术要点 要实现AI运动计时、计数，要解决主要技术问题有：视频抽帧、视频人体检测、姿态识别、计时计数算法，其中最主要的也是技术前提的便是人体识别检测，实现上面的技术，便是一个完整的AI 二、离线方案 所谓离线方案，即把整套的视频抽帧、视频人体检测、计时计数等环节放在后台服务端执行，由于在后台端执行，所以无法做到在小程序端根据视频或摄像头采集进度实时展示识别结果及进行互动，故叫离线方案。 俯卧撑、仰卧起坐、卷腹、深蹲(深蹲起)、平板支撑、马步蹲等运动的识别检测计时、计数分析，更多的运动类型正在丰富中；插件运动识别引擎提供了基于规则配置的运动识别能力，您可以通过配置一些简单的规则，增加一项新的运动 AI运动识别插件方案，投入成本小且能避免很多实现陷井。
71910编辑于 2024-04-20- 来自专栏小明的数据分析笔记本
ggplot2:计数图（Counts Plot）
自己也没有思路应该如何入手；今天刷知乎的时候发现了一篇文章 深度好文 ｜Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表（附完整 Python 源代码）, 发现里面有一张图和自己没能画出来的非常像，才知道这类图叫计数图 （Counts plot）,但是印象里ggplot2好像没有现成的函数来做这个事情，在不知如何下手之际突然想到之前看过一篇文章Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code), 应该会有对应的内容，果不其然，发现了 ggplot2 包中的 geom_count() 函数，以下内容记录自己重复计数图的代码 绘制散点图的时候如果数据较多会出现散点重叠的情况 同样的数据集，图B看起来数据就多出来许多 代码 library(ggplot2) library(ggpubr) p1<-ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+ geom_point() ncol=2,labels=LETTERS[1:2]) 上图使用的数据为R语言自带的数据包 mpg 另外一种解决办法就是文章开头提到的Counts Plot(计数图)，散点重叠的位置只画一个点，用这个点的大小来代表这个位置重叠点的多少
1.7K30发布于 2020-03-03 - 来自专栏博客迁移同步
鸿蒙javascript项目开发----呼吸计时训练（基于华为轻量级运动手表）
没有人能够熄灭满天星光 每一位开发者，都是华为要汇聚的星星之火 第一个javascript开发鸿蒙app----呼吸计时训练（基于华为轻量级运动手表） b站学习视频 运行图如下： github代码仓库 或者 codechina代码仓库 个人手敲代码，视频每一个章节的我都对应一个分支 视频选集 代码分支 p4 step1 p5 step2 p6 step3 p7 step4
1.1K10编辑于 2023-05-06 - 来自专栏量子位
百度AI的“圈地运动”
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一年前，百度开了中国AI的第一次开发者大会。 百度创始人李彦宏说，AI时代将是开发者的时代。 百度这个AI生态又呈现出何等面貌？ 这背后可能有一些时代潮向变化的影子。 地毯式“轰炸” 单从结果来看，百度真可谓发起了一场“圈地运动”。 围绕开发者，从点，到线，再到面。 至此，百度已经免费开放从感知到认知的最常用AI技术，为开发者与合作伙伴提供全栈式免费AI能力支持。 去年10月，首期百度AI加速器在AI开发者实战营首站推出，然后经过两个多月的报名及评估，从上千个项目中经过多轮资料筛选和面试沟通，最终选出优质企业正式进入首期AI加速器。 AI服务。
85020发布于 2018-07-20 - 来自专栏腾讯高校合作
申报倒计时2周 | 2021腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划
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25520发布于 2021-01-13
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