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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。
32410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 一、创建运动分析器通过createSport(key string)可以创建相应的运动实例：import {getSports,createSport} from "@/uni_modules/yz-ai-sport 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
40310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。 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。 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";
30310编辑于 2025-09-01 - 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。
84820发布于 2018-07-20 - 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：
1.1K10编辑于 2023-05-06 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。
54810编辑于 2024-10-14- 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
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。
51210编辑于 2025-04-02 AI运动小程序鸿蒙平台适配指南
今天我们就结合我们一段时间以来「Ai乐运动」用户的反馈、实测验证，来聊聊AI运动小程序在鸿蒙端的适配。 一、AI运动识别插件在鸿蒙5的实测表现使用版v8.0.11微信分别在Harmony5.0.1和Harmony5.1.0的实际测试结果如下：功能 功能表现 备注 识别引擎ve1正常 但精度不佳，与MTK芯片问题一致 1.5.8，从结果看AI运动识别插件的功能在鸿蒙5的表现不存在兼容性问题，可以正常使用。 二、AI运动小程序在鸿蒙5的兼容性问题使用微信版本v8.0.11分别在Harmony5.0.1用Harmony5.1.0测试兼容问题主要表现在小程序的Camera组件，问题为Camera的非原生事件，即 AI运动小程序在纯血鸿蒙下的适配就为您介绍到这，若有其它的适配场景我们继续为您分享，欢迎关注...
36510编辑于 2025-11-24- 来自专栏全栈程序员必看
QTime 计时(正计时)
(parent), ui(new Ui::Widget) { ui->setupUi(this); QTime time; time.start();//开始计时
1.2K20编辑于 2022-07-25 - 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
29210编辑于 2024-06-03 - 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。 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。 2.1、计时方式此方式则是运动者进入某个姿态，并保持不变，则开始计时；解除相关动作时则暂停计时，如平板支撑、马步蹲等运动。
34310编辑于 2024-05-30 - 来自专栏大数据文摘
亨利·基辛格：AI启蒙运动该何去何从
启蒙运动试图把传统的真理交给解放的、善于分析的理性人。而互联网则是通过不断积累和被操控数据来传播知识，人类的认知失去了个性。 ? 我们使用数据，却变成了数据的奴隶。 是否所有AI都是这样一根筋的处理方式？ 其他的AI项目的贡献方式是帮助人们解决实际问题。除了那些解决实际需求的问题（比如外面气温是多少？），AI是否能研究自然本质和探索生命意义以及引发更深入的问题？ 我们是否应该通过限制AI自主学习来保护我们个人隐私？如果是的话，我们应该怎么做？ 如果AI的学习速度成指数型递增，那我们一定希望加快这种井喷式的学习速度，那么AI犯错的概率也会比人类高。 纵观人类历史，文明缔造了解释周围世界的方法，比如中世纪向我们解释了宗教，启蒙运动向我们揭示了自然科学奥秘，20世纪给我们带来了意识形态。 ? 启蒙运动开始于对新技术的哲学探索，但我们正在朝着相反的方向前进。 人工智能的发展潜移默化地指引了我们思考的方向。
74620发布于 2019-04-26 - 来自专栏一步步开发AI运动APP
【一步步开发AI运动APP】十四、AI运动检测中，如何拍照留存图像？
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。 根据我们之前的介绍可知，本系列使用的「AI运动识别」插件在运动识别时，完全依赖于设备端算力进行动识别推理，不会将用户图像上传至后台或第三方服务；所以运动识别后是无法再获得运动时的现场图像的，但是像体测和严肃的赛事场景可能又有留存运动现场图像进行后期审核核验的需求 一、相机提取图像相关API「AI运动识别」插件自带的相机组件，相机操控提供了将帧解析成jpeg格式图像并保存文件或Base64编码的相关API，详情如下，请可以参考插件API文档。 "#009d00" /></template><script>import {getCameraContext,createHumanDetector} from "@/uni_modules/yz-ai-sport
22310编辑于 2025-11-17 - 来自专栏一步一步开发AI运动小程序
【一步步开发AI运动小程序】二十、AI运动小程序如何适配相机全屏模式？
引言 受小程序camera组件预览和抽帧图像不一致的特性影响，一直未全功能支持全屏模式，详见本系列文件第四节小程序如何抽帧；随着插件在云上赛事、健身锻炼、AI体测、AR互动场景的深入应用，各开发者迫切的希望能在全屏模式下应用 3.2、人体检测范围变化若您在运动时进行了人体远、近站位预检，那相应的range坐标也需进行偏移。 好了，全屏适配问题就为您介绍到这里，未尽问题可以联系我们进行咨询，插件将致力为您提供全面的AI运动识别解决方案，助力您快速落地AI运动、AI体育、AI健身、AI体测、AR互动等运动应用。
53810编辑于 2024-10-09 - 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。 ..});});listener.start();好了，运动开始前的常规距离、视角预检查就为您分享到这，请关注我们各平台的博客账号，我们将为您分享更多的人体、姿态、运动检测应用技巧。
71510编辑于 2024-06-06 - 来自专栏AI绘画
腾讯AI运动笔刷但是文生视频
说起AI运动笔刷，我觉得从什么时候开始提起合适呢？我觉得要追溯到Draggan，虽然意义不一样，但是效果算是笔刷的前期AI，然后才是Runway 推出“运动笔刷”功能Motion Brush。 那些年腾讯偷偷开源的AI项目 QQ音乐？ -腾讯又开源卡通动画视频-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com) 腾讯AI运动笔刷MOFA_Video MOFA_Video：腾讯的创新视频控制技术 1. 箭头控制视频运动：用户可以通过简单的箭头操作，控制视频内容的运动方向，实现视频内容的精确操控。 腾讯MOFA_Video官网入口 https://myniuuu.github.io/MOFA_Video/ 腾讯MOFA_Video的官方入口位于腾讯AI开放平台，用户可以通过访问腾讯AI开放平台的官方网站
45010编辑于 2024-07-01 - 来自专栏知道一点点
js倒计时，秒倒计时，天倒计时
按天倒计时 HTML代码1: <Script Language="JavaScript"> <! } function startclock () { stopclock(); showtime(); } // --> </script> 某某运动会 LiveClock1.innerHTML = "<font setTimeout("DigitalTime1()",1000) } if (day<0 & day_2>19) //某某运动会结束 --倒计时Javascript end--> <body onload=DigitalTime1()>
</body> 按小时倒计时 - 采用系统时间自校验 这次利用系统时间自校验倒计时, 无需手工调校使得倒计时更为精确, 代码及详细注释如下: 00:01:11:00 <input13K10发布于 2018-09-12 - 来自专栏一步一步开发AI运动小程序
AI运动小程序开发常见问题集锦一
截止到现在写博文时，我们的AI运动识别小程序插件已经迭代了23个版本，成功应用于健身、体育、体测、AR互动等场景；为了让正在集成或者计划进行功能扩展优化的用户，少走弯路、投入更少的开发资源，我们归集了一部分集中的常见问题 二、抽帧 AI运动大部分的使用场景，都是通过相机实时取像进行识别，为了减少您的集成工作量，我们已为您实现好了抽帧、帧流控等功能，并在Demo中提供了相关源码，直接集成至新项目即可。 当然相机抽帧识别是常见的运动识别源，但不是为唯一，您也可以选择录制视频、图进行识别，具体可以参考十七、十八两个章节。 如下图所示，连续提取的多张图像，有可能是同一个动作，特别是高帧数的视频和相机，同一动作的帧会更多，因此，在计数运动自定义运动适配时，需要做好标记，同一个动作只捕捉一次，否则便出现重复计数问题。 四、人体识别 要进行运动和姿态识别，首先要拿到人体识别结果，插件的人体识别接口是可以单独调用的，无须经过运动分析器。拿到人体识别结果也可以进行其它场景的拓展，如动作交互、AI带教、语音交互等。
47210编辑于 2024-11-05 AI运动小程序开发常见问题集锦二
截止到现在写博文时，我们的AI运动识别小程序插件已经迭代了23个版本，成功应用于健身、体育、体测、AR互动等场景；为了让正在集成或者计划进行功能扩展优化的用户，少走弯路、投入更少的开发资源，针对近期的咨询问题 **计时模式：** 主要适应于动作保持的静态运动，如平板支撑、马步蹲、坐位体前屈等运动的识别计时，只会产生时长times（单位：秒），不产生数量counts（一直为0），且产生的时长为有效动作时长，即只有识别到用户一直保持符合动作则会产生计时 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。 针对此类用户我们提供了可直接落地的解决方案「Ai乐运动」，可在直接搜索登录小程序进行赛事举办，学生体测作业布置，系统支持多种赛事模式、体测作业布置、提交、测验，拥有完着的后台管理系统，支持SaaS和私有部署方式
27310编辑于 2024-11-05- 来自专栏一步步开发AI运动APP
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?. PointTracker和跳绳运动检测算法进行了全面优化，可以更好的抑制关键点噪声检出峰谷跳变。 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
21110编辑于 2025-12-15
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