一步步开发AI运动小程序三运动识别处理流程

Posted 2023-05-19 Alphaair

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了一步步开发AI运动小程序三运动识别处理流程相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

随着人工智能技术的不断发展，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本系列文章将使用“云智AI运动识别小程序插件”，请先行在微信服务市场或官网了解详情。

一、基本概念

要完成AI运动识别的，需要您了解以下基本概念。

1.1、视频帧

视频帧是指构成视频图像的一帧一帧的画面，每一帧都是静态的图像，连续的帧构成了视频的动态画面。视频帧通过视频编码器进行压缩，以减少传输带宽和存储空间的需求。

1.2、帧率FPS

FPS（Frames Per Second）是指视频每秒显示帧数。FPS是测量用于保存、显示动态视频的信息数量。它决定了一秒钟内显示的图像数量，也可以用来测量视频的刷新率，即每秒显示的帧数。

1.3、抽帧

从视频帧序列中提取单个帧，从而实现图像的单独处理。抽帧常用于视频编辑、图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。在小程序做人体识别时需要调用手机摄像头，抽取摄像头画面的帧图像。

1.4、人体识别

在抽取到帧图像后，需求将帧图像传递给插件，若成功识别到了人体图像，插件将为您返回17个人体关键点信息。取得人体识别结果后便可进行下一步的运动、运动识别、结果计算等。

二、处理流程

上面是一次运动分析的图像分析过程：抽帧->人体识别检测->骨骼图绘制（可选）->运动分析->结果展示。
其中人体识别、骨骼图绘制、运动分析核心功能由插件提供，调用相应的API即可完成。

下一篇我们将为您介绍始何在小程序中抽帧...

微信小程序原生AI运动（动作）检测识别解决方案

前几年受疫情影响，人员流动受限，反而让“AI运动”概念风靡一时、空前火爆。目前已经在AI运动锻炼、体育教学、线上运动主题活动等场景中，成功得到了应用，并获得了广大互联网用户的认可。

一、AI运动锻炼

足不出户，只需一部手机和家中几平方米的场地，也能确保锻炼达到可计数、计时、可纠正的效果，成了宅家一族的健康锻炼助理。

二、体育教学辅导

随着基础教育，对体育教学的重视程度越来越高，为了监督学生在家的锻炼情况，很多学校也利用AI运动识别技术，将学生的运动打卡搬上手机，进行云辅导。

三、云上主题运动活动

全民健步走，是前些年异常火热的线上主题活动，通过AI运动识别技术，现在可以开展如：跳绳、开合跳、平板撑、仰卧起坐、俯卧撑、深蹲、马步蹲等形式更多样的云上健身主动活动，还可以自动生成排行榜。适合单位开展“全民健身”、“团队健身”等主动活动。

虽然AI运动概率异常火热，但是受小程序框架的制约，要想把AI运动识别搬上小程序，却难度不小。直接调用第三方运动识别API服务，成本高、即时性差；使用本地抽帧+后台识别的方案，成本稍低，但完整性、即时性较差。

针对以上情况，经过我们的技术团队努力及不断偿试，我们把一套精简的人体识别深度学习模型搬上了微信小程序，并结合我们基于规则配置的运动识别计算引擎，可以轻松实现跳绳、开合跳、平板撑、俯卧撑、仰卧撑等多种运动的识别。方案具有以下特点：

一、成本花费低

经过我们的比对测试，大部分第三方运动识别、人体识别API服务，都是按秒数或图片帧数计费，以时长5分钟左右的运动锻炼视频，识别大约要花费0.5元-1元之间，如此高昂的成本，对于一般应用难于承受。而我们的方案，每应用只要一次性收取几千元的授权费即可，再无其它花费。

二、易于集成

本方案以微信小程序插件的形式发布，开箱即用；为了减少您开发团队的开发成本，我们还为您封装了摄像头取像、人体骨骼绘制等功能，您只要专注于UI开发即可。

三、易于扩展

我们的方案中，带有运动识别规则计算引擎，您只需按照文档说明，简单的配置规则即可实现一种新的运动识别，还可以将配置规则JSON化，放置于服务端，实现运动识别可配置化。