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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：
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...
AR体感游戏是人工智能（AI）与增强现实（AR）技术的深度融合，通过摄像头实时捕捉用户动作，结合虚拟场景与动态反馈，将身体运动转化为游戏中的互动指令。无需穿戴复...
本篇将为您介绍，如何实现正式运动检测前的远、近，视角预检、语音提示等典型应用场景。
在小程序端实现AR体感游戏的重难点有两方面：其一在于如何通过移动设备精准捕捉用户肢体动作，并将其转化为可交互的体感信号，实现自然流畅的人机互动；其二则需基于实时...
前两篇博文为介绍了自定义扩展运动的基本架构及运动分析器的定义，根据前两篇的介绍您已可以实现自定义运动了。自定义扩展运动分析器开发出来后，如何统一进行管理、调用创...
上一篇为您介绍了uni-app版运动识别插件的自定义扩展运动的基本架构、与小程序版运动识别插件的运动扩展差异，本篇我们就以双手并举为例带你来实现一个扩展运动。
通过之前的章节介绍，您已可以使用插件完成人体检测、运动计时计数调用、自定义姿态识别，虽然插件提供了大部分常见的运动项目，可以满足大部分的线上赛事、体测、健身等应...
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。而...
基于近期用户的应用情况的反馈，在上周的时间节点上，我们精心打造的全景AI运动解决方案中的uni APP版与小程序版插件，均发布了新一版的迭代更新。其中，uni ...
uni-APP版插件与小程序AI运动识别插件一样，当前都内置了跳绳、开合跳、俯卧撑、仰卧起坐、卷腹、深蹲(深蹲起)、平板支撑、马步蹲、坐位体前屈等丰富的运动项目...
人工智能力领域，这些年迎来了长足的发展，让大家感受到了科技的便捷与效率提升，特别是AI大模型这些年可谓是如日中天，空前的火爆。
前两篇为您介绍了基于规则检测和姿态相似度两种自定义姿态动作识别方案，可以对大部分的静姿态运动检测分析，但无法满足跳跃这样的动运动分析检测。针对此类场景，插件姿态...
上一篇为您介绍了通过配置检测规则，来实现自定义姿态动作的检测分析，基于规则配置的姿态动作检测，需要开发者仔细分析动作再编写规则，工作量相对较大。为减轻开发者的工...
您在开发AI运动小程序或APP时，可能会面这样的需求场景，比如：人像必须全部入镜、站立远近要求检查、用户做某个动作开始/停止运动识别、内置运动不满足场景需求需要...
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...
识别并检测图像中的人体结构，是开展运动分析检测、姿态分析以及姿态交互场景应用前不可或缺的前置步骤。为了满足不同场景和需求，APP版本插件精心提供了多种人体检测模...
带您一步一步开发AI运动APP
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