【灵感数字组】尤克里里&茉莉花——基于Mind+V2姿态分类 简单

1.项目介绍

1.1演示视频

1.2项目背景

学过一段时间尤克里里，它小巧柔和，我一直想把音乐和AI结合做个项目。我特别喜欢《茉莉花》，曲子简单、旋律温柔，和尤克里里音色很搭。于是就有了想法：用AI姿态分类技术，实现无实物弹奏交互，不用实体琴、对着镜头做姿态，AI识别后就能发出《茉莉花》的旋律，算是兴趣和技术结合的一次小尝试。

1.3项目说明

本作品通过 AI 姿态识别，触发《茉莉花》旋律播放。用户点击绿旗启动程序后，将通过摄像头捕捉人体姿势：识别到姿势 1 播放第一段旋律，识别到姿势 2 播放第二段旋律，识别到姿势 3 播放第三段旋律，完成整首乐曲的交互演奏。

2. Mind+ V2姿态分类功能简介

姿态分类是一种基于人体关键点信息的智能识别功能。通过对图像或视频中的人体姿态进行分析，系统能够将不同的动作或姿态划分到预设类别中。例如，判断一个人是“站立”“挥手”还是“下蹲”。与普通动作识别不同，姿态分类更关注身体各部位的相对位置和动作模式，因此不仅能识别静态姿势，还能支持体感交互，实现与用户的实时互动。

应用场景：

• 运动健身：识别跑步、深蹲、俯卧撑、瑜伽等运动姿势，帮助用户纠正动作。
• 健康监测：检测坐姿、站姿或睡姿，提醒不良姿势，辅助办公或康复训练。
• 智能交互：通过特定手势或身体姿势控制设备，例如挥手切换页面、抬手接听电话。
• 教育与训练：用于体育教学或舞蹈训练，分析动作标准度并提供反馈。
• 安全监控：检测危险姿势（如弯腰过度、跌倒），实现实时报警与安全防护。

3.创作过程

3.1创作思路

3.2下载软件及创建训练项目

Mind+官方下载 - 一站式满足程序设计、模型训练、界面设计。

新建项目——模型训练——姿态分类

3.3数据准备

·标签设置

Class 1、Class2、Class 3均可修改名称，改成自己需要的类别名称

·数据采集

数据的采集可以通过摄像头采集也可以通过本地上传数据。

本作品每个类别50张图片样本，每个类别建议100-200图片样本。

3.4模型训练

·训练模型

点击“训练模型”按钮，即可开始训练模型。

·点击“高级设置”按钮，可进行参数设置。

·训练过程与结果观察

3.5模型校验

·单张图片测试

选择“文件”，点击“点击上传文件”，选择一张没有训练过的图片进行校验。

·实时测试

选择“摄像头”，进行实时目标检测。

·模型优化与再训练

当模型校验结果不理想时，我们可以通过数据质量优化，模型参数调整等方法，再次训练模型。

3.5模型导出

4.模型部署

4.1程序编辑

新建项目后，点击扩展，找到模型训练推理库

4.1完整程序

5.项目总结

5.1素材采集

·角色、背景均由AI生成

·声音素材均由作者弹奏录音

5.2项目拓展

本项目以 AI 姿态分类为核心，实现了无实物音乐交互，易上手的 AI + 音乐创意实践。项目结构简洁、门槛低，无需复杂硬件与环境，普通学习者都能按流程完整复现，对入门 AI 交互的同学具有很好的参考价值。

同时项目具备很强的拓展与泛化能力，可自由替换旋律、修改姿态数量、切换主题风格，非常适合在校园教学中使用。教师只需设定音乐类主题，就能引导学生自主创作，让 AI 创意项目更易落地、更有乐趣。