【资料图】

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一、运动分析

如图所示，俯卧撑有卧和撑两个动作姿态组成，从卧到撑或者撑到卧，为一个动作，即计数加1；因此我们分别构建这两个姿态的识别规则，查测到卧撑或撑卧的组合计数加1，便可以完成俯卧撑的检测数。

二、检测规则构建

【撑】：如上图所示的动作1“撑”姿态，我们看到整个身体躯干绷直，双手绷直撑起，手臂与腰部夹角大约80度左右，所以我们构建出以下几个检测规则进行检测：

{    name: "撑状态检查",    calc: "$and",    rules: [{        name: "手臂垂直撑起",        calc: "$or",        rules: [{            name: "左手臂垂直",            calc: "vertical",            upperKey: "left_shoulder",            centerKey: "left_elbow",            lowerKey: "left_wrist",            offset: 20        }, {            name: "右手臂垂直",            calc: "vertical",            upperKey: "right_shoulder",            centerKey: "right_elbow",            lowerKey: "right_wrist",            offset: 20        }]    }, {        name: "手臂与腰部垂直",        calc: "$or",        rules: [{            name: "左手臂与腰齐垂直",            calc: "match-angle",            angleKey: "left_shoulder",            secondKey: "left_elbow",            thirdKey: "left_hip",            angle: 90,            offset: 25        }, {            name: "右手臂与腰齐垂直",            calc: "match-angle",            angleKey: "right_shoulder",            secondKey: "right_elbow",            thirdKey: "right_hip",            angle: 90,            offset: 25        }]    }, {        name: "腿部绷直",        calc: "$or",        rules: [{            name: "左腿绷直",            calc: "match-angle",            angleKey: "left_knee",            secondKey: "left_ankle",            thirdKey: "left_hip",            angle: 160,            offset: 20        }, {            name: "右腿绷直",            calc: "match-angle",            angleKey: "right_knee",            secondKey: "right_ankle",            thirdKey: "rgight_hip",            angle: 160,            offset: 20        }]    }]};

【卧】：接下来我们继续看第二个分解动作卧，如上图所示的动作2“卧”姿态，我们看到整个身体躯干也是绷直的，手臂弯曲成约90度，胳膊与腰部齐平，所以我们构建出以下检测规则进行识别：

{    name: "卧动作检查",    calc: "$and",    rules: [{        name: "躯干卧倒状态",        calc: "lie",        offset: 30    }, {        name: "手臂弯曲检查",        calc: "$or",        rules: [{            name: "左手臂弯曲状态",            calc: "match-angle",            angleKey: "left_elbow",            secondKey: "left_shoulder",            thirdKey: "left_wrist",            angle: 115,            offset: 15        }, {            name: "右手臂弯曲状态",            calc: "match-angle",            angleKey: "right_elbow",            secondKey: "right_shoulder",            thirdKey: "right_wrist",            angle: 115,            offset: 15        }]    }, {        name: "手臂与腰齐平查",        calc: "$or",        rules: [{            name: "左手臂与腰齐平查",            calc: "match-angle",            angleKey: "left_shoulder",            secondKey: "left_elbow",            thirdKey: "left_hip",            angle: 35,            offset: 15        }, {            name: "右手臂与腰齐平查",            calc: "match-angle",            angleKey: "right_shoulder",            secondKey: "right_elbow",            thirdKey: "right_hip",            angle: 35,            offset: 15        }]    }]}

到这，我们就把运动检测规则编写好了，规则同时考虑了左、右侧入镜的问题。

三、执行检测

实现运动分析器，我们需要继承扩展sports.SportBase抽象类，该类已经为您实现了基本的计时、计数能力，您只要重写pushing方法，在此方法调用calc.Calculator计算器进行规则计算，通过则调用计时计数即可，代码如下：

pushing(body) {        if (utils.isNone(body))            return;        //卧        if (this._calculator.calculating(body, this.rules.liePose)) {            this.stateTran = 1;            return;        }        //撑        if (!this._calculator.calculating(body, this.rules.upPose) || this.stateTran !== 1)            return;        this.stateTran = -1;        this.countTimes();        this.emitTick();  //触发计数     }

四、后计

以上便是俯卧撑运动的分析器的适配过程，当然还可以使用姿态相似度能力进行动作识别，效率相对会更高些，详情请参考前面的相似度使用章节及API文档。

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