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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