扒舞软件技术文档
扒舞软件是一款专为舞蹈爱好者、编舞师及教学机构设计的智能化工具，旨在通过AI视觉分析技术帮助用户快速解析舞蹈动作、生成分解教程并支持动作矫正。其核心功能包括动作捕捉与还原、节奏匹配分析以及多角度动作对比。软件通过摄像头或视频输入实时捕捉人体骨骼关键点，结合深度学习模型实现高精度动作拆分与可视化展示。
适用场景涵盖个人舞蹈练习、团体编舞设计、舞蹈教学课件制作等。例如，用户上传一段舞蹈视频，扒舞软件可自动提取动作序列，生成慢速分解步骤，并提供与标准动作的差异度反馈，显著提升学习效率。
1. 系统兼容性：支持Windows 10/11、macOS 12及以上版本，需预留至少5GB硬盘空间。
2. 硬件配置：需配备摄像头（推荐1080P分辨率）或支持视频导入功能。
3. 首次启动：运行安装包后，根据向导完成注册登录，并选择舞蹈类型预设（如街舞、芭蕾、民族舞等），系统将自动加载对应动作库模型。
1. 录制/导入视频：点击“新建项目”后选择输入源。
2. 动作捕捉：软件自动识别视频中的人体，生成25个骨骼关键点轨迹。
3. 分解与标注：在时间轴上标记重点动作，系统生成分段教程（可导出为GIF或PDF）。
4. 矫正反馈：使用“差异分析”功能，查看当前动作与标准模板的关节角度偏差。
| 组件 | 要求 |
| 操作系统 | Windows 10 64位 / macOS Monterey |
| CPU | Intel i5-8300H或同级AMD处理器 |
| GPU | NVIDIA GTX 1050（4GB显存） |
| 内存 | 8GB DDR4 |
| 存储空间 | 10GB SSD预留空间 |
| 组件 | 建议规格 |
| GPU | NVIDIA RTX 3060（开启CUDA加速） |
| 内存 | 16GB DDR4 |
| 摄像头 | 支持60FPS的广角摄像头 |
扒舞软件允许专业用户上传私有训练数据，通过Transfer Learning微调动作识别模型。例如，针对传统民族舞的特殊手势，可追加标注500组样本数据，在“开发者模式”下重新训练关键点检测网络。
支持最多4路摄像头输入，通过立体视觉算法构建三维动作轨迹。此功能需配合多机位校准工具使用，适用于舞蹈教室全景录制场景，误差率可控制在±2.3°以内。
1. 实时模式降噪：在低配设备中启用“轻量级骨骼检测”选项（精度下降约8%，FPS提升至45）。
2. 缓存管理：定期清理动作历史记录，避免占用超过50%内存。
3. 驱动兼容性：NVIDIA用户需保持CUDA 11.7以上版本，AMD显卡建议安装ROCm 5.3驱动。
| 现象 | 解决方案 |
| 骨骼检测偏移 | 重新校准摄像头色彩配置文件 |
| 导出视频卡顿 | 关闭实时预览功能 |
| 标准库加载失败 | 检查本地模型文件完整性 |
下一代扒舞软件将引入跨模态交互功能，包括语音指令控制（如“重复第32拍动作”）和AR眼镜适配方案。同时计划构建UGC社区平台，允许用户共享自定义动作模板并进行协同编舞。
通过持续优化算法精度与硬件适配能力，扒舞软件致力于成为舞蹈技术领域的标准化工具，推动艺术与科技的深度融合。
