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。

【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);//

【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

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。

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

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 # 运行结果： 我是毛坯房 正在装修 刷漆 铺地砖 装门 装修完成 """ """ 一.要点 1.house称作被装饰函数（在装饰器下面的函数） 2.然后将这个参数传给decorator 3.执行装饰器函数 4. 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。

运动控制4.CAM同步应用

VDI指南2143中定义了16种可能的运动过渡选择（图4），并给出了不同过渡转换可能适用的运动转变的过渡曲线（图5）。 图4 VDI 2143基于连续分段的运动过渡选择 图5 VDI 2143适用于可能的运动转变的运动定律 有关“LCamHdl”库的更多信息，请参见西门子工业在线支持网站的条目 ID 105644659 跟随轴的运动起点根据所选的同步模式进行定义。 随后同步，设置参数“MC_CamIn.SyncProfileReference”= 3时，设置参数使用主值距离与特定同步位置同步和“MC_CamIn.SyncProfileReference”= 4时， ” = 5 时，将在活动凸轮结束运动时以新的缩放比例更改另一个凸轮或当前凸轮。

探究Presto SQL引擎(4)-统计计数

作者：vivo互联网用户运营开发团队 - Shuai Guangying本篇文章介绍了统计计数的基本原理以及Presto的实现思路，精确统计和近似统计的细节及各种优缺点，并给出了统计计数在具体业务使用的建议 通常的计数是非常简单的，例如统计文本行数在linux系统上一个wc命令就搞定了。除了通常的计数，统计不重复元素个数的需求也非常常见，这种统计称为基数统计。 对于Presto这种分布式SQL引擎，计数的实现原理值得深入研究，特别是基数统计。关于普通计数和基数计数，最典型的例子莫过于PV/UV。 例如：执行了10轮，可能的结果如下：3,1,4,1,1,2,3,4,1,1执行了100轮，可能的结果如下：1,1,2,1,1,2,1,4,2,1,3,1,1,1,1,3,1,2,1,1,2,4,2,3,2,1,1,1,3,1,2,2,6,1,2,4,1,2,2,1,1,3,1,1,1,1,1,1,1,1,1,4,2,1,1,1,1,1,3,1,2,4,4,4,1,3,2,1,5,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,7,1,1,4,1,3,2,1,1,5,2,1,1,5,2,1,1,4,1,1,1 或者在设计产品的时候，对于一些场景的计数，可以优先提供近似估计，如果用户确实需要精确计数，那么在管理好用户响应时间预期下，再提供查询精确值的接口。

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。

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。

CountDown 倒计数器--JAVA并发类模拟运动员赛跑

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. 这里是一个跑步示例 JAVA代码： package org.byron4j.quartz.concurr; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date * * */ public class CountDownLatch4Running{ private static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }finally{ //只要有运动员抵达终点，结束计数器减 ; //关闭线程池 es.shutdown(); } } 以下是运行结果：

预备，开始...
4  号运动员抵达终点.2016-07-05 18:07:26
3  号运动员抵达终点

4分钟视频讲解DeepMind论文：AI在复杂环境中学习运动

这篇4分钟的视频论文解析很好地讲解了论文的大意，特推荐给读者。 具体来说，我们在不同环境环境下训练智能体，发现这样可以增强智能体的稳健行为，使其在一系列任务中表现良好。 我们在此展示这种运动原则，这些行为以奖励敏感性高闻名。我们使用基于前向传播的简单奖励函数，在多种具挑战性的地形和障碍物上训练几个虚拟人物。 a）课程培训：对具有不同统计数据的障碍课程培训策略的评估：“regular”课程包含任意交错的高低障碍（蓝色）;“curriculum”课程则随着课程进度逐渐增加障碍的高度（绿色）。 这是 Humanoid 根据周围地形运动的一系列延时图像。 原文地址：http://blog.floydhub.com/coding-the-history-of-deep-learning/

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。

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

百度AI的“圈地运动”

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。 今年4月，百度上线了PaddlePaddle公开课，以提供丰富的深度学习课程资源，在线帮助开发者从零开始掌握PaddlePaddle深度学习框架。 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。

【一步步开发AI运动APP】十二、自定义扩展新运动项目1

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、自定义扩展运动场景通过之前的章节介绍，您已可以使用插件完成人体检测、运动计时计数调用、自定义姿态识别，虽然插件提供了大部分常见的运动项目，可以满足大部分的线上赛事、体测、健身等应用需求，但是像美体、 三、扩展运动涉及的APIExtendSportBuilder扩展运动构建对象主要负责定义扩展运动的 KEY、名称、计数方式、视角等基本参数，和运动分析调中的启动、停止、姿态流处理等各阶段的处理函数等。 IExtendSportContext扩展运动上下文本，此对象为插件内运动分析器调用代理，用于调用分析器的计时、计数、回调触发等基本的运动分析器能力。

【一步步开发AI运动小程序】十四、插件内置的运动项目，如何进行微调，以适配多场景？

引言：本文所涉及的AI运动识别、计时、计数能力，都是基于云智「Ai运动识别引擎」实现。 云智「Ai运动识别」插件识别引擎，可以为您的小程序或Uni APP赋于原生、本地、广覆盖、高性能的人体识别、姿态识别、10余种常见的运动计时、计数识别及自定义扩展运动识别能力。 完善的文档、Demo项目，开箱即用，可以帮助您快速实现AI运动、AI体育、AI运动赛事、全民健身赛事、AI体测等应用场景的快速落地。 一、为什么要微调内置运动分析器小程序版AI运动检测插件内置的检测运动项目，都是基于相关运动的标准规则进行的适配，需要用户的动作比较标准时才能被检出，这样比较适合学生体测、培训等运动评测场，但如果放在针对大众参与的 AI健身、线上赛事活动等应用场景则不太适应，过高的运动标准较低的检测通过率，会挫伤用户的参与热情。

成功案例分享|使用AI运动识别插件+微搭，快速搭建AI美体运动小程序

用户为形体礼仪培训机构，计划开发一款AI美体运动小程序，旨在为用户提供专业的运动指导和美体建议。 考虑到开发成本、开发周期及原功能迁移的问题，用户决定基于“微搭”低代码平台进行搭建，并集成“AI运动识别小程序插件”以实现AI运动识别智能化功能。      在我方技术人员的协助下，成功将“AI运动识别小程序插件”集成至“微搭”平台的小程序中。 这款小程序不仅具备精准的运动识别能力和实时反馈功能，还提供了个性化的训练计划和改进建议，“AI运动识别插件”的精准识别能力和实时反馈功能，极大地提升了用户的运动体验和粘性，使用户能够更加科学地进行美体运动 当然，这只是“AI运动”的其中一种应用场景，还可以应用其他方面，诸如：AI健身、学生体测、云上运动会、轻量AR互动等。要实现这些应用场景，在这里，我们推荐云智「AI乐运动」体验。

【一步步开发AI运动小程序】二十一、如果将AI运动项目配置持久化到后端？

说明：本文所涉及的AI运动识别、计时、计数能力，都是基于云智「Ai运动识别引擎」实现。 Ai运动识别」插件识别引擎，可以为您的小程序或Uni APP赋于原生、本地、广覆盖、高性能的人体识别、姿态识别、10余种常见的运动计时、计数识别及自定义扩展运动识别能力。 完善的文档、Demo项目，开箱即用，可以帮助您快速实现AI运动、AI体育、AI运动赛事、全民健身赛事、AI体测等应用场景的快速落地。一、为什么要将运动配置持久化到后端？ 当我们根据应用场景重新调整内置运动检测参数或者扩展了新运动项目，发布小程序、APP后，若在运行时发现运动参数不合适需要调整时，便需要重新发布小程序或者APP，这个发布过程需要耗费短则几个小时，长则一两天 除了提供AI运动识别引擎外；还可以使用运动自动适配工具快速适配运动；还有可直接在AI云上赛事、全民健身线上运动、学生体测场落地的「AI乐运动」产品。

【一步步开发AI运动APP】二、跨平台APP AI运动识别方案介绍

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。 这款插件专为基于uni-app框架开发的APP量身打造，提供了本地原生（非云端依赖）的AI人体识别、精准姿态识别、运动识别计时计数等核心能力。 APP，占领AI辅助运动市场。 2.3、灵活扩展，满足多样需求 识别引擎在设计时充分考虑到了使用方的扩展需求。我们对人体识别、运动识别等关键能力进行了高度抽象化和配置化设计，开放了核心的人体识别检测、姿态识别、运动识别API。