教舞蹈的软件技术文档
1. 系统架构设计
教舞蹈的软件基于模块化设计，采用“前端-后端-数据库”三层架构，结合AI算法与多媒体交互技术，为用户提供舞蹈学习、动作矫正及社群互动功能。
前端界面：支持Android/iOS移动端及Web端，采用React Native框架实现跨平台兼容性。界面分为首页、课程中心、训练模式、社区和个人中心五大模块，用户可通过手势滑动、语音指令等方式操作。
后端服务：基于微服务架构，使用Spring Boot框架处理用户请求，集成视频流媒体服务（支持4K分辨率）、AI动作分析引擎（骨骼关键点识别）及实时通信模块（用于直播课程）。
数据库设计：采用MySQL存储用户信息（如学习进度、偏好设置）、课程元数据（如舞蹈类型、难度标签）及社区互动内容（如帖子、评论）；使用MongoDB缓存实时动作捕捉数据以降低延迟。
硬件设备适配：支持手机摄像头（1080P及以上分辨率）、智能手环（用于心率监测）及外接动作捕捉传感器（如Azure Kinect），确保动作分析精度达±2cm误差范围。
2. 功能模块说明
2.1 用户管理
教舞蹈的软件提供多角色账户体系：
学员端：支持微信/手机号注册，可设置舞蹈基础等级（如初级/进阶）、偏好舞种（街舞、芭蕾等）及训练目标（减肥/比赛准备）。
教师端：需提交资质认证（如舞蹈教师资格证书），可创建直播课程、上传教学视频并查看学员动作分析报告。
家长端（针对少儿用户）：绑定学员账号后，可接收课程考勤通知、学习进度周报及消费记录。
2.2 课程学习核心功能
智能推荐系统：基于用户历史学习数据（如完成课程数、动作准确率）及偏好标签，通过协同过滤算法推荐个性化课程。
AI虚拟教练：
1. 实时动作比对：通过摄像头捕捉用户动作，与标准舞蹈动作库（含超10万条动作数据）进行帧级比对，生成纠正建议（如“右臂抬高5cm”）。
2. 训练反馈报告：每次训练后生成多维评估（节奏感、力量控制、柔韧性），支持导出PDF格式供专业教师参考。
直播互动教学：支持教师开设实时课程（最高并发1000人），学员可通过弹幕提问、发送虚拟礼物激励，直播内容自动存档供回放。
2.3 社区与竞技模块
舞蹈挑战赛：用户可上传自定义编舞视频，系统根据动作复杂度、创意性生成排行榜，优胜者获得虚拟勋章及课程折扣券。
动作合拍功能：多人远程同步录制舞蹈视频，系统自动合成多视角画面并添加特效，支持一键分享至社交平台。
3. 使用流程说明
3.1 快速入门指南
1. 注册与配置：
首次启动时选择角色（学员/教师），完成身体参数录入（身高、臂展等）以优化动作分析模型。
开启摄像头权限并校准设备（建议距离2-3米，光线充足环境）。
2. 课程选择与训练：
在“课程中心”按难度（如入门级《爵士基础步伐》）或场景（如健身房燃脂舞）筛选课程。
启动训练后，跟随AI虚拟教练的3D动画指引，系统实时显示动作评分（满分100分）。
3. 数据同步与备份：学习进度自动云端同步，支持手动导出本地备份（JSON格式）。
4. 软硬件配置要求
4.1 终端设备
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
| 操作系统 | Android 8.0 / iOS 12 | Android 12 / iOS 16 |
| 处理器 | 四核1.5GHz | 八核2.4GHz（如骁龙870） |
| 内存 | 2GB RAM | 4GB RAM |
| 存储空间 | 500MB可用空间 | 2GB可用空间（缓存高清课程） |
| 摄像头 | 720P@30fps | 1080P@60fps（支持光学防抖） |
4.2 服务器端
视频流媒体服务器：需部署NVIDIA T4 GPU（16GB显存）以支持实时4K编码，带宽≥1Gbps。
AI推理服务器：配置Intel Xeon Silver 4210R（10核2.4GHz），搭载TensorRT加速库，单节点可处理100路实时动作分析。
5. 安全与隐私保护
教舞蹈的软件遵循GDPR及《个人信息保护法》，采取以下措施：
数据加密传输：使用TLS 1.3协议加密所有通信内容，视频流采用AES-256动态密钥。
生物特征脱敏处理：动作捕捉数据经匿名化处理（如剔除面部特征），仅保留骨骼关键点坐标。
权限分级控制：教师端仅可查看所带班级学员数据，家长端需二次验证（短信/人脸）方可绑定账号。
6. 维护与更新策略
热修复机制：通过腾讯Bugly平台实现无需重新安装的在线补丁更新，修复响应时间＜24小时。
版本迭代周期：每月发布功能优化包（如新增舞种动作库），每季度推出重大版本更新（如AR舞蹈模式）。
教舞蹈的软件通过融合AI动作分析、多媒体交互及社群运营功能，构建了覆盖学习-训练-竞技的全场景舞蹈教学平台。其模块化架构与高精度算法设计，既满足了个人用户的便捷学习需求，也为舞蹈培训机构提供了教学管理工具。未来将通过集成脑机接口（测试中）进一步优化动作反馈实时性，持续引领智能舞蹈教育领域的技术革新。
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