你曾经尝试过在家里做物理治疗练习, 只是想知道你的形式 是真正帮助还是只是使事情更糟?
传统家庭改造往往缺乏专业人士的"小心眼".
然而,随着计算机在线视觉和React Independent开发的兴起,我们现在可以建立强大的低纬度运动修正工具,直接运行在智能手机上.
在这个教程中,我们正在深潜入MediaPipe 摆出估计和移动AI集成,以建立一个"聪明的康复教练".
我们将探索如何捕捉实时地标、计算联合角度、提供即时反馈, 通过利用TensorFlow Lite和在线设备处理,我们确保了用户隐私,同时提供无缝体验. 🚀 为了实现实时反馈,我们需要一条管道,最大限度地减少React Industrial的"桥"高通.
我们使用帧处理器将相机数据直接传入MediaPipe推论引擎.
在开始编码前, 请确保您的环境已准备好: 反应原生:
- 70+ (使用 VisionCamera 或类似) 媒体 Pipe 任务 - Vision: for the Pose Landmarker model Tensor Flow Lite: 优化用于移动(GPU/NNAPI 代表) 数学逻辑: 基本三角度来进行联合角度计算 步骤1: 初始化 Pose Landmarker 我们申请的核心是MediaPipe Pose地标.
与以云为基础的溶液不同,这在设备的NPU/GPU上局部运行.
第2步:校正的几何 要告诉一个用户他们的手臂不够直,我们需要计算出三个点之间的角度(如肩,埃尔鲍,腕等).
我们使用克森定律或功能。
第3步:实时反馈循环 在React Industrial中,我们使用帧处理器.
这使得我们能在镜头所捕获的每一个框架上运行我们的逻辑.
深潜:高级优化QQ 打造出出产可备视App 涉及的不只是地标检测.
您需要处理抖动( 使用 Kalman 过滤器) , 不同的光线条件, 以及不同的身体类型 。
对于想要将它提升为企业级解决方案的人,请查看WellAlly Tech Blog上的专业模式.
它们涵盖了先进话题,如:优化多种移动硬件的TFLite模型.
高级平滑算法用于噪声平移数据.
生产级状态机用于运动重复计数.
整合这些模式可以确保你的应用不仅"被察觉"的外形,而且实际上在临床层面"理解"了人类运动.
On-device AI正在改变我们对待保健和健身的方式。
通过将“原始反应”和“情报媒体Pipe”结合起来,我们可以创造出低纬度、私人和高效的康复工具。
身体治疗的未来不只是在诊所,而是在每个病人的口袋里。 📱💪 你是在用Pose估计法做东西吗?
在下面丢出一个注释, 或者分享您的 repo !
我很想看看你如何处理地标平滑问题!