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AI运动识别插件-APP版新版特性速览
云智AI运动识别插件APP版最近发布了1.0.6版，今天带您快速了解一下新版本发布的新特性，以便在后续开发场景中使用。 本次在相机上下文中新增了直接拍照接口takePhoto，可以在直接在yz-ai-camera组件预览状态上拍照。cameraContext?. 四、姿态调试辅助工具由于插件在人体和运动检测时，绝大部分应用场景是通过设备相机实时抽帧进行识别的，而受限于开发工具模拟器能力、图像缩放和抽帧特性等因素，导致开发者在调试人体、运动检测及适配姿态运动检测时 基于以上原因，我们为插件调用开发者提供了一个“运动构建调试工具”，工具为 Windows 桌面应用，可直接运行于开发机器接收真机调试的人体和帧结果；开发者可通过工具进行帧回放调试、关键点提取等，后续我们将推出更丰富的辅助功能 工具同时支持接收APP和小程序版本插件的帧图像回传。更多特性可以参考插件文档中的版本历史。
23110编辑于 2025-12-15 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
今天给大家分享一个最近使用我们的“AI运动识别小程序插件”+“微搭”搭建小程序的经典案例。 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。 借助插件丰富接口和可扩性，我司根据AI美体小程序的需求，定制了多种运动识别功能,如瘦身训练、形体矫正等美体运动的动作识别，整个过程只花费了几天时间。 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
57910编辑于 2024-10-14- 来自专栏一步步开发AI运动APP
AI运动识别插件版本再发布迭代更新，大量新特性更新
基于近期用户的应用情况的反馈，在上周的时间节点上，我们精心打造的全景AI运动解决方案中的uni APP版与小程序版插件，均发布了新一版的迭代更新。 其中，uni APP版本的更新成效尤为显著，不仅在识别检测性能方面实现了大幅提升，让用户能够享受到更为精准、高效的运动识别体验；还针对此前存在的一些错误进行了全面修复，确保系统运行的稳定性与可靠性；与此同时 ，更是新增了一系列场景急需的功能，充分满足了用户在不同运动场景下的多样化需求。 使用示例如下：<template><yz-ai-camera id="camera" class="camera" :device="cameraDevice" resolution="medium" 好了，此新特性就为您介绍到这，请保持关注，AI运动识别插件将保持迭代，助力开发者更简单的实现AI运动小程序、APP。
18310编辑于 2025-07-01 - 来自专栏一步一步开发AI运动小程序
十六、AI运动识别中，如何判断人体站位？
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、为什么要判断人体站位视角？ 上一篇我们介绍了运动识别中，如何实现对人与摄像头的远近预检，以提供识别率和体验。 在我们实际的运动应用场景中，为了准确识别到相关运动的关键姿态点，一般会指定视角，如跳绳、开合跳需要面或背朝相机，而且像俯卧撑、仰卧起坐则需要左右侧对像相机，以获得最佳的识别率和体验。 在正式开始运动前，便可以使用此检测规则，对当前人体姿态进行预检，再通过语音等方式提醒用户调整站位至合适视角，以便获得最佳体验和识别效果。
74410编辑于 2024-06-06 - 来自专栏一步步开发AI运动APP
【一步步开发AI运动APP】三、在APP中引入识别插件
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。 使用的「AI运动识别插件」引擎，已托管到DCloud插件市场，为什么标准的uni-modules模块，同时支持uni-app和uni-app x两个框架。 二、登录DCloud插件市场 登录DCloud插件市场，搜索“AI运动识别”(插件ID：yz-ai-sport) 三、导入插件 点击插件详情页右侧的【购买普通授权版】或【试用】按钮，选择要调用插件的APP ，并【确认】，再点击【导入到HBuilderX】按钮将插件导入到项目中，如下图所示： 稍等一两分钟，插件成功导入到项目后，项目的uni_modules文件中会多出yz-ai-sport文件夹。
36900编辑于 2025-04-02 - 来自专栏一步步开发AI运动APP
【一步步开发AI运动APP】二、跨平台APP AI运动识别方案介绍
一、方案简介 本系列开发指南选用了「云智AI运动识别」系列插件中的uni-app APP版作为识别引擎。 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。 识别引擎详细介绍请浏览DCloud插件市场二、APP版插件的优势 2.1、本地原生极速识别 该识别引擎摒弃了云端或第三方服务的依赖，完全依托APP在手机端侧的强大算力，实现极速识别。 这一设计不仅保证了识别的即时性，更带来了流畅无阻的用户体验，让用户享受AI运动识别的便捷。 无论您的APP用户量是多少，都能享受到稳定且经济的AI运动识别服务。
52610编辑于 2025-04-02 十五、AI运动识别中，如何判断人体站位的远近？
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、为什么要判断人体与摄像头的远近？ 在进行运动和姿态识别时，离摄像头太近，则无法取得全身关键点；若离摄像头太远，则人体图像太小，关键点将混成一团，识别效果太差，如下图所示： 基于此，就非常有必要在正式开始运动前，对人体站位进行预检，再通过语音等方式提醒用户调整站位至合适距离 ，以便获得最佳体验和识别效果，我们建议将人体控制在帧图像的55%-85%之间。 二、whole检测规则 whole是插件姿态计算引擎body-calc提供检测整个人体是否全部位于帧图像（或指定的范围）内，我们可以利用此规则进行人体远近的检测，如果人体只有部分在帧图像的85%范围内（
77010编辑于 2024-07-10- 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。 一、应用场景在赛事活动多人PK对战、学生体测教学、运动角设备等开发应用场景中，经常存在需要同时检测多人运动需求；此需求在AI小程序时受限于小程序的运行环境，一直无法实现。 而且APP版插件因为是原生执行环境，检测分析性能得以大幅提升，已可以实现同时检测多人姿态和运动能力了。 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。
32010编辑于 2025-09-01 - 来自专栏一步一步开发AI运动小程序
三、运动识别处理流程
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。 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。 一、基本概念 要完成AI运动识别的，需要您了解以下基本概念。 1.1、视频帧 视频帧是指构成视频图像的一帧一帧的画面，每一帧都是静态的图像，连续的帧构成了视频的动态画面。 在小程序做人体识别时需要调用手机摄像头，抽取摄像头画面的帧图像。 1.4、人体识别 在抽取到帧图像后，需求将帧图像传递给插件，若成功识别到了人体图像，插件将为您返回17个人体关键点信息。 其中人体识别、骨骼图绘制、运动分析核心功能由插件提供，调用相应的API即可完成。 下一篇我们将为您介绍始何在小程序中抽帧...
36010编辑于 2024-05-09 - 来自专栏AI掘金志
AI识别早期脑瘫，可将儿童运动视频转化为“火柴人”显示
研究人员利用AI图像识别算法将视频记录中幼儿的图像运动模式自动转化为如图所示的“火柴人（stick man）”形式的客观生物标记物，在这项同行评审的研究中，该方法已被用于识别早期脑瘫（CP）。 ? AI“火柴人”揭示运动基本要素 ? 脑瘫的识别往往通过观察婴幼儿的动作及反应情况，极大地依靠医生的主观视觉经验，难免会误诊或效率低。 AI运动分析应用于神经学 ? 运动分析可以以多种方式改善医生对疾病的治疗决策，为不同治疗策略效果提供客观的定量测量方法。 除早期脑瘫检测外，AI自动运动分析在评估婴儿神经发育方面具有许多潜在的应用。 例如应用儿童健康管理，自动化运动分析可以对儿童进行院外筛查，以识别需要进一步护理的儿童，或者在关注儿童发育的情况下确保大脑发育正常。 目前已经收集了包括3D视频记录在内的多种数据集，正在开发一种基于AI的婴儿运动成熟度评估方法。
99250发布于 2019-08-29 - 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 VFP AI 插件：超长上下文的识别(一)
VFP AI 插件在访问大模型时，有一个上下文长度的问题。 对于 DeepSeek 而言，其大小为 128K(=128000 token)。 VFP AI 插件 2025.12.15 版，初步实现超长上下文的处理： 所分析 VCX 类库，使用类浏览器转换出的 prg 格式文件，文件体积为 400+KB，共 10329 行，超过模型最大上下文的最大限制
12210编辑于 2026-03-10VFP AI 插件：超长上下文的识别(二)
距离上一篇VFP AI 插件：超长上下文的识别(一)有些时间了。经过不断的试错和优化，终于完成了 VFP AI 插件的超长上下的识别。将时间从数小时压缩至最多几十分钟。 也意味着，为使用 VFP AI 插件进行项目分析扫清了主要的障碍。 凤凰涅槃，浴火重生！
10010编辑于 2026-03-10- 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。 2、中端运动控制：主要产品为S7-1500系列PLC，S7-1500PLC具有多种类型接口，可以连接不同接口的驱动装置，主要有两大类，即支持PROFIdrive通信的驱动接口（PROFINET或PROFIBUS 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。 上一篇为您介绍了uni-app版运动识别插件的自定义扩展运动的基本架构、与小程序版运动识别插件的运动扩展差异，本篇我们就以双手并举为例带你来实现一个扩展运动。 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。 二、定义运动检测规则接下来我们为这两个拆解姿态分别构建检测规则，检测规则及自定义姿态的检测可以参考本系列博文的前面章节及插件的pose-calc指南文档。
21910编辑于 2025-10-09 - 来自专栏Android知识点总结
开源计划之--Android数字运动小插件--NumGo
mSinD.setTranslationY(-1200 * rate); } }); sin式加速 mNumGo2 = new NumGo(); mNumGo2.setInterpolator(new A_Sin_Inter()); mNumGo2.setOnUpdate(new NumGo.OnUpdate } }); x平方式减速： mNumGo3 = new NumGo(); mNumGo3.setInterpolator(new D_X2_ } }); x平方式加速： mNumGo4 = new NumGo(); mNumGo4.setInterpolator(new A_X2_ 运行： @OnClick(R.id.start) public void onViewClicked() { mNumGo1.go(); mNumGo2.
55520发布于 2018-09-29 插件发布新特性，让运动适配更简单。
为了让广大开发者更好的适配各AI运动场景，我们的AI运动识别插件已经迭代了23个版本，最近又迎来了我们的1.5.5小版本更新，本次更新了2个新特性，新特性有助于大家更好的适配新运动，更轻松的开发健身、体育 、体测、AR互动等AI运动场景场景；下面我们就来看看这两个新特性。 后记提供简洁、灵活、开箱即用的人体检测、姿态检测、运动检测解决方案，让各开发者能简单、快速、低成本的开发AI体育、AI体测、云上运动赛、AI运动赛事、AI健身、AR互动、AI运动小游戏等应用是我们的宗旨 ；版本迭代也一直在路上，请大家持续关注我们的最新动态，最近我们还将陆续推出UNI APP原生APP AI运动插件、可私有化部署的人体检则及运动检测Web服务，可在Windows、Linux终端运行的AI 以帮助大家构建全景式AI运动应用。
23110编辑于 2024-10-23- 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
【插件开发】—— 2 插件入门
我们先做一个简单的工具栏的控件，了解一下eclipse的插件开发流程！ 1 新建一个插件工程 ? 2 创建自己的插件名字，这个名字最好特殊一点，一遍融合到eclipse的时候，不会发生冲突。 1 导入了插件所需要用到的jar包 2 导入了插件依赖的库 3 源文件 4 插件按钮图片 5 插件的配置信息 MANIFEST.MF 插件的捆绑信息 Manifest-Version: 1.0 Bundle-ManifestVersion: 2 Bundle-Name: 我的插件 Bundle-SymbolicName: com.test.myplugin; singleton:=true 提供的插件类Activator.java 1 package com.test.myplugin; 2 3 import org.eclipse.jface.resource.ImageDescriptor 最后让我们运行一下这个插件吧！ ? 启动方式1 直接在overview界面点击； 启动方式2 也可以点击运行或者DEBUG按钮，运行方式选择Eclipse Application。
3K90发布于 2018-01-18
腾讯云开发者
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