基于深度学习技术的远程康复训练APP人体动作识别设计与实现

干 文轩, 刘 彬
攀枝花学院

摘要


基于HarmonyOS的国产远程康复训练APP采用华为自研的ArkTS语言开发。本文旨在研究该APP中的人体肢体动作识别核心功能，通过利用网络软总线实现多设备多相机的3D坐标搭建，结合深度学习技术推理人体骨骼姿态模型，采用TensorFlow.js和OpenCV4Node.js进行实时视频处理，实现了关键点检测和康复动作的采集。项目后端运用Tensorflow技术，通过LoRA微调模型，实现对患者姿态的推理。此外，通过对HarmonyOS相机权限调用流程和相机流处理流程的分析，该项目实现了对远程康复过程的有效监测和指导。

关键词


HarmonyOS；Tensorflow；动作识别；关键点检测

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参考


[1]邱锡鹏.神经网络与深度学习[M].机械工业出版社，2020

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