Daily Plan
更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟
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Daily Study
更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟
1. 技术选型
- 编程语言：根据平台选择合适的编程语言，例如iOS可以使用Swift，Android可以使用Kotlin或Java。
- 机器学习框架：使用TensorFlow Lite或PyTorch Mobile等轻量级机器学习框架，这些框架适用于移动设备，能够高效地进行模型推理。
- 计算机视觉库：OpenCV可以用于图像处理和视频流处理，帮助进行姿态估计等操作。
2. 数据收集与处理
- 数据收集：收集大量的仰卧起坐视频或图片数据，确保数据多样性，包括不同的环境、光照条件、人物体型等。
- 数据标注：对收集到的数据进行标注，标注仰卧起坐的关键帧（如上升、下降的动作节点）。
3. 模型选择与训练
- 姿态估计模型：选择一个适合的姿态估计模型，如OpenPose或PoseNet，这些模型能够检测人体的关键点。
- 动作识别：在姿态估计的基础上，设计算法来识别特定的动作序列，即仰卧起坐的完整动作。这可能涉及到时间序列分析或状态机的设计，以准确计数。
- 模型训练：使用标注好的数据集来训练模型，优化模型性能，直到达到满意的准确率和性能。
4. 小程序开发
- 用户界面：设计简洁友好的用户界面，展示摄像头捕获的画面、动作计数等信息。
- 集成模型：将训练好的模型集成到小程序中，确保模型能够在设备上高效运行。
- 实时处理：实现实时视频流的处理逻辑，使用集成的模型对视频帧进行分析，识别仰卧起坐动作并计数。
- 测试与优化：进行充分的测试，包括功能测试、性能测试和用户体验测试，根据反馈进行优化。
5. 部署与反馈
- 发布小程序：在完成所有测试和优化后，将小程序发布到目标平台。
- 收集用户反馈：收集用户的反馈，对小程序进行持续的改进和更新。
注意事项
- 隐私与安全：确保应用符合隐私保护标准，不存储或不当处理用户的视频数据。
- 用户引导：提供清晰的用户引导，帮助用户正确完成仰卧起坐动作，以提高识别的准确率。
Daily Problem
更新: 5/3/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟