介绍当下骑行运动的普及以及骑行姿势对骑行安全和效率的影响,图像识别技术在骑行姿势检测领域的应用现状和发展趋势
明确设计与实现基于springboot+vue的使用mediapipe图像识别的骑行姿势检测系统的目标和意义
阐述设计该系统的重要性,以及对骑行健康、安全和智能化骑行的促进作用
概括本文所要研究的内容和重点,即基于springboot+vue的使用mediapipe图像识别的骑行姿势检测系统的设计与实现。前端采用 Vue2 实现登录和基本信息填写;使用 MediaPipe 算法进行人体关键点检测,计算骑行时的最大关节角度并给出调整建议;后端采用 SpringBoot 和 MyBatis-Plus 实现用户信息管理 使用 JWT 进行身份验证
分析不同的鞍座高度对骑行的影响
分析骑行姿势对骑行效率和安全的影响
分析良好的骑行姿势对应的膝关节角度和肘关节角度
本章小结
介绍图像识别技术的基本原理和发展现状
介绍MediaPipe
MediaPipe Pose 算法是在 MediaPipe 框架下利 用 Blaze Pose 网络形成的人体姿态检测方法。
分析使用 Blaze Pose 算法可以获取人体 33 个骨骼 关键点的算法原理
描述如何使用MediaPipe Pose算法检测骑行姿势给出调整意见
本章小结
设计基于springboot+vue的使用mediapipe图像识别的骑行姿势检测系统的总体架构和关键模块
主要功能包括注册,登录,修改信息,个人信息录入,骑行姿势检测并给出意见
数据库包括用户表,用户信息表
本章小结
详细描述基于springboot的后端系统设计和实现过程,包括用户管理模块,用户信息管理模块,JWT身份认证模块
详细描述基于vue的前端系统设计和实现过程,包括登录、注册、个人信息页面,骑行姿势检测页面
详细描述如何利用mediapipe进行图像识别模块的人体关键点检测和角度计算,并给出自行车调整意见
进行系统测试和评估
介绍系统性能优化和改进的主要方法和效果
本章小结