这个项目是一个人工智能项目，旨在使用TensorFlow API来训练模型，并通过实时监控用户的坐姿来提供警告和反馈。该应用程序包含以下功能模块，并为使用者提供相应的功能：功能模块：坐姿识别模块：使用TensorFlow训练模型，实时监测用户的坐姿。包括标准坐姿、头部向前的坐姿和交叉坐姿。根据用户的坐姿，给予相应的警告和反馈。摄像头调用模块：调用iPhone前置摄像头功能，实时检测屏幕上人物的坐姿，并在手机显示屏上显示人物的关键点和四肢信息。应用程序用户界面模块：使用SwiftUI语言编写应用程序的用户界面设计。包括显示当前每秒的帧数、实时评估当前动作并给予打分等功能。优化性能模块：通过使用队列（Queue）控制帧率，以保持屏幕的流畅性。检查连续的帧数以避免误判，并在超过特定帧数时触发警报。我的任务和技术栈：在这个项目中，我负责了以下任务，并使用了以下技术栈：算法编写：为训练模型编写算法，识别图像中的坐姿。用户界面设计：使用SwiftUI语言编写应用程序的用户界面，包括实时显示帧数和坐姿评估结果。性能优化：通过使用队列（Queue）来控制帧率，确保屏幕流畅，并检查连续的帧数以防止误判。数据交互：与TensorFlow Python笔记本进行数据交互，使用训练好的模型进行坐姿识别。最终成果：通过我的贡献和使用的技术栈，我成功地实现了这个坐姿实时监控移动应用程序。用户可以通过该应用程序实时监测自己的坐姿，并根据坐姿的评估结果得到相应的警告和反馈。应用程序的用户界面设计简洁直观，提供了准确的帧数显示和实时评估结果。通过性能优化和队列控制，保证了应用程序的流畅性和准确性。为了用户隐私和安全考虑，该应用程序设计为离线应用，不涉及在线数据传输，保护用户的隐私和数据安全。