基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法及软件技术

本发明专利技术公开一种基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法及软件；基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法及软件包括以下步骤。S1：在Linux环境下安装Bazel，从Mediapipe仓库拉取源代码到本地；S2：在mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps目录下创建aar_demo文件夹；S3：在aar_demo文件夹下创建BUILD文件并根据Mediapipe框架中人体姿态检测用到的计算器修改文件内容；S4：切换到mediapipe目录下运行Bazel构建命令以生成aar，将生成的aar复制到步骤S2创建的aar_demo文件夹下，构建姿态识别posetrackinggpu:binary_graph及相关文件，并放在Android应用开发目录下作为依赖包使用；S5：根据依赖包编写应用程序，获得基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身软件。软件利用BlazePose算法给出的人体33个骨骼结点并计算关键点之间的角度，以判断人体锻炼姿态是否正确。态是否正确。态是否正确。

【技术实现步骤摘要】
基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法及软件


[0001]本专利技术涉及，尤其涉及一种基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法及软件。

技术介绍

[0002]目前市面上存在如Keep等提供健身教学课程的应用，但其无法提供基于人体姿态识别的服务，不能很好的辅助用户以正确的姿态锻炼，对于错误姿态锻炼导致的损伤无法起到很好的预防作用。
[0003]因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是：提供一种基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法及软件，所获得的应用程序能够对人体姿态进行识别，减少错误的健身姿态，预防因错误姿态导致的损伤。
[0005]本专利技术的技术方案如下：提供一种基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法，包括以下步骤。
[0006]S1：在Linux环境下安装Bazel，从Mediapipe仓库拉取源代码到本地。
[0007]S2：在mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps目录下创建aar_demo文件夹。
[0008]S3：在aar_demo文件夹下创建BUILD文件并根据Mediapipe框架中人体姿态检测用到的计算器修改文件内容。
[0009]S4：切换到mediapipe目录下运行Bazel构建命令以生成aar，将生成的aar复制到步骤S2创建的aar_demo文件夹下，构建姿态识别posetrackinggpu:binary_graph及相关文件，并放在Android应用开发目录下作为依赖包使用。
[0010]S5：根据依赖包编写应用程序，获得基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身软件。
[0011]进一步地，基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身软件根据BlazePose算法提供的33个节点计算健身时的照片或视频中的不同动作姿态关键结点的角度，以判断用户姿态是否标准。
[0012]进一步地，本专利技术还提供一种基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身软件，采用前述的一种基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法获得。
[0013]采用上述方案，本专利技术提供一种基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法及软件，从Mediapipe源代码本地构建人体姿态检测相关的MediaPipe Android Archive library，以生成Android aar包，然后在Android应用上使用，根据不同动作姿态，利用BlazePose算法给出的人体33个骨骼结点并计算关键点之间的角度，以判断人体锻炼
姿态是否正确。
附图说明
[0014]图1为本专利技术的基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法的方法流程图。
具体实施方式
[0015]以下结合附图和具体实施例，对本专利技术进行详细说明。
[0016]请参阅图1，本实施例提供一种基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法，包括以下步骤。
[0017]S1：在Linux环境下安装Bazel，从Mediapipe仓库拉取源代码到本地。
[0018]S2：在mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps目录下创建aar_demo文件夹。
[0019]S3：在aar_demo文件夹下创建BUILD文件并根据Mediapipe框架中人体姿态检测用到的计算器修改文件内容。
[0020]S4：切换到mediapipe目录下运行Bazel构建命令以生成aar，将生成的aar复制到步骤S2创建的aar_demo文件夹下，构建姿态识别posetrackinggpu:binary_graph及相关文件，并放在Android应用开发目录下作为依赖包使用。
[0021]S5：根据依赖包编写应用程序，获得基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身软件。
[0022]在本实施例中，基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身软件根据BlazePose算法提供的33个节点计算健身时的照片或视频中的不同动作姿态关键结点的角度，以判断用户姿态是否标准。
[0023]综上所述，本专利技术提供一种基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法及软件，从Mediapipe源代码本地构建人体姿态检测相关的MediaPipe Android Archive library，以生成Android aar包，然后在Android应用上使用，根据不同动作姿态，利用BlazePose算法给出的人体33个骨骼结点并计算关键点之间的角度，以判断人体锻炼姿态是否正确。
[0024]以上仅为本专利技术的较佳实施例而已，并不用于限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在Linux环境下安装Bazel，从Mediapipe仓库拉取源代码到本地；S2：在mediapipe/examples/android/src/java/com/google/mediapipe/apps目录下创建aar_demo文件夹；S3：在aar_demo文件夹下创建BUILD文件并根据Mediapipe框架中人体姿态检测用到的计算器修改文件内容；S4：切换到mediapipe目录下运行Bazel构建命令以生成aar，将生成的aar复制到步骤S2创建的aar_demo文件夹下，构建姿态识别posetracki...

【专利技术属性】
技术研发人员：方浩铭，高斌，邹琼，周双全，
申请(专利权)人：深圳市瑞云科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：