[发明专利]基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法及软件

说明书

本发明公开一种基于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。

技术领域

本发明涉及，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。

背景技术

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。

因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

发明内容

本发明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。

本发明的技术方案如下：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。

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。

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。

进一步地，本发明还提供一种基于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。

采用上述方案，本发明提供一种基于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 AndroidArchive 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

图1为本发明的基于Mediapipe人体姿态识别的智能健身应用开发方法的方法流程图。