1.AI智能学生体测小程序解决方案
2.ANT+技术简介
3.最新OneTool 十一合一多平台助手开心可用版源码
4.OpenSitUp开源项目：零基础开发基于姿态估计的健身健身运动健身APP

AI智能学生体测小程序解决方案

       体测小程序解决方案

       引言：

       近年来，随着教育理念的程序程序提升，学生身体素质成为重点，源码源码升学考试也纳入体测成绩。健身健身学校推出体测锻炼方案，程序程序本文介绍一款基于小程序的源码源码淘宝自动发货系统源码AI体测训练与评测系统。

       一、健身健身功能需求：

       1.1、程序程序日常练习：提供进度跟踪与自主练习功能，源码源码融合教学视频与定时提醒，健身健身助力学生高效练习体测项目，程序程序增加学习乐趣，源码源码减轻家长与教师负担。健身健身

       1.2、程序程序体测作业打卡：实现学生家庭作业的源码源码线上打卡，记录并监测家庭练习情况。

       1.3、线上评测：依据体测标准，学生或家长可自主评测，获取即时得分与评价，扫描个人捐赠源码帮助学生与家长识别弱项，针对性加强锻炼。

       二、解决方案详情：

       本方案利用成熟AI运动识别小程序插件，具备丰富内置运动与开放接口。插件提供人体检测与运动识别AI功能，支持跳绳、开合跳、俯卧撑、仰卧起坐、深蹲、平板支撑、马步蹲、坐位体前屈等运动的智能识别计时、计数。插件兼容性强，经过多版本迭代，拥有稳定性能与良好兼容性，配备完整文档、php源码检查工具示例与案例，适合开发AI运动、健身与体测小程序。

       2.1、插件介绍：提供uni与原生Demo源码，内置多个体测项目运动，可基于这些示例进行改造与集成，构建AI运动体测小程序。

ANT+技术简介

       ANT(+)是一种无线传输协议，由ANT Wireless发展而来，现隶属于Garmin Canada Inc.。ANT协议用于设备间的通信，工作在MHz-MHz频段，MHz是其专用于ANT+协议的频段。ANT+是ANT协议的超低功耗版本，专为健康、训练和运动应用设计，基于特定应用场景的应用程序，如心率监测或计步。源码精灵的蛋

       ANT+的历史始于Dynastream Innovations于年的成立。在年，该公司推出了首款基于加速度计的跑步者速度和距离监控器。由于市场上缺少高效、现成的无线协议来传输传感器数据，Dynastream Innovations在年推出了ANT™无线协议，随后在年创建了ANT+超低功耗无线标准。该标准在同年被Atomic®和Suunto产品采用。

       随着传感器技术的多样化和需求的复杂化，ANT+协议被调整以提供更大的灵活性和可伸缩性。在年，nordic推出了首个使用ANT™的2.4 GHz收发器，与合作伙伴一起开发了广泛的嵌入式ANT™解决方案。年，Dynastream Innovations Inc.更名为了Garmin Canada Inc.，至今仍在发展体育、健身和健康领域的监控和互操作解决方案。

       ANT+的优势在于其广泛的兼容性和灵活的应用场景。市面上支持ANT的芋道源码 密码产品主要由Nordic和Ti提供，国内则有磐启微的PAN芯片支持。使用ANT+协议的产品在市场上的售价相对较高，早期通常使用Nordic的L+MCU搭建，后来逐步转向集成度更高的SoC，如NRF。

       ANT+的联盟是一个开放的特殊利益集团，由采用ANT+互操作性承诺的公司组成。加入该联盟的成员可以确保标准化的通信，并通过优化品牌价值和与其他顶级产品的合作伙伴关系来提升价值。成为ANT+联盟的会员可以获得互连互通的优势，不同厂家的产品可以无缝通信。认证流程涉及申请网络密钥，用于在MHz频段使用ANT+，否则需要获得ANT+共享源代码许可。对于使用Nordic或TI提供的内置协议栈的芯片或模块，无需支付license费用。然而，使用ANT+协议时，需要申请网络密钥，并且使用ANT+官方提供的软件（Apache 2.0或FIT许可）时，需要检查限制条件，一般情况下可以用于商业用途。Nordic官方提供的协议栈全套服务需支付软件许可费用，每个软件包如S或S收费0.美元。

最新OneTool 十一合一多平台助手开心可用版源码

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       ✨ 源码介绍

       OneTool 是一款功能强大的多平台助手，最新版本为 (1.9.1)。该应用程序提供多种实用功能，如网易云音乐签到、WX 运动健身、QQ 空间互动、哔哩哔哩视频操作、百度贴吧签到、爱奇艺任务等。通过 OneTool，用户能快速完成各种任务。

       运行环境

       确保安装 PHP8.0、配置伪静态 thinkphp 以及将应用程序入口文件命名为 public。这将确保应用程序正常运行，提供流畅的用户访问体验。

       注意事项

       根据《计算机软件保护条例》修订规定，学习和研究软件内含的设计思想和原理时，可以不经软件著作权人许可。因此，建议大家按照说明研究软件。所有源码来源于网络收集、修改或交换，若侵犯权益，请立即通知，我们将及时处理。

OpenSitUp开源项目：零基础开发基于姿态估计的运动健身APP

       更多深度学习工程实践项目，请关注公众号：DL工程实践

       OpenSitUp是一个基于姿态估计的开源项目，旨在帮助对姿态估计感兴趣的朋友，能够从零开始搭建一个在android手机上运行的仰卧起坐计数APP。这个项目主要解决了如何让计算量较大的人体姿态估计网络流畅的运行在手机端，并实现仰卧起坐的计数功能。掌握了这个项目的原理之后，可以很方便的迁移到类似的运动，健身APP当中。

       项目成果展示了最终的APP效果，在人潮涌动的西湖景区，演示了如何使用该项目进行仰卧起坐计数，效果显著。

       项目目录结构包含多个工程，包括数据采集、标注、训练、部署、app开发等，整体目录结构清晰。数据集存放目录内有多张标注好的，可用于训练。此外，为项目准备了一个标注工具，方便标注关键点，还有基于pytorch的关键点训练工具，以及Android上的仰卧起坐计数APP。

       采集的流程包括从网上搜索“仰卧起坐”的视频，下载视频片段并抽取关键帧，以及从网上搜索背景较为丰富的。标注时，使用自开发的标注工具，标注关键点，生成标签文件。算法原理涉及姿态估计（关键点检测）领域，一般采用heatmap输出关键点位置，而非直接回归坐标。

       算法实现包括四个部分：配置文件、数据读取、训练引擎和网络模型。训练完成后，需要将pytorch模型转换为支持手机运行的格式，选择使用ncnn作为推理库。为简化此过程，编写了export_ncnn.py脚本，可以一键将训练出来的模型转换为ncnn模型。

       APP开发包含一个Activity类，两个SurfaceView类，一个Alg类，一个Camera类。Alg类负责调用算法进行推理，Camera类负责摄像头的管理，SurfaceView用于展示摄像头预览和关键点信息，Activity类管理整个APP。具体代码逻辑可以在SiteUpAndroid源码中找到。