十五、AI运动识别中，如何判断人体站位的远近？

原创

alphaair

发布于 2024-06-05 08:30:34

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发布于 2024-06-05 08:30:34

随着深度学习推理技术的不断发展，让小型设备运行深度学习成为可能，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微信小程序，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“AI运动识别”小程序插件，插件详情可以前往微信服务市场搜索相应插件。

一、为什么要判断人体与摄像头的远近？

在进行运动和姿态识别时，离摄像头太近，则无法取得全身关键点；若离摄像头太远，则人体图像太小，关键点将混成一团，识别效果太差，如下图所示：

基于此，就非常有必要在正式开始运动前，对人体站位进行预检，再通过语音等方式提醒用户调整站位至合适距离，以便获得最佳体验和识别效果，我们建议将人体控制在帧图像的55%-85%之间。

二、`whole`检测规则

whole是插件姿态计算引擎body-calc提供检测整个人体是否全部位于帧图像（或指定的范围）内，我们可以利用此规则进行人体远近的检测，如果人体只有部分在帧图像的85%范围内（whole执行结果为false)则表示站得太近了；如果人体全部在帧图像的55%范围内（whole执行结果为true)则表示离得太远了。

三、离摄像头太`近`判断

在进行远近判断前，请查阅本系列博文了解抽帧、人体识别、body-calc应用等内容。

const AiSport = requirePlugin("aiSport");
const humanDetection = AiSport.humanDetection;
const Calculator = AiSport.calc.Calculator;

const RANGE = 0.85; //人体必须在帧图像中间85%区域内
const rule = {
	name: '人体太近检查',
	calc: 'whole',
	range: {
		top: 0,
		left: 0,
		width: 0,
		height: 0
	}
};
const calculator = new Calculator();

//抽帧
const context = wx.createCameraContext();
const listener = context.onCameraFrame((frame) => {
	const iamge = {
		width: Number(frame.width),
		height: Number(frame.height),
		rawData: frame.data
	};
	
	rule.range.top = frame.height * (1 - RANGE) / 2;
	rule.range.left = frame.width * (1 - RANGE) / 2;
	rule.range.height = frame.height * RANGE;
	rule.range.widht = frame.widht * RANGE;
	
	//人体识别
	humanDetection.detectionAsync(image).then(human=>{
		
		//执行检测
		if(!calculator.calculating(human, rule)){
		    console.log('站得太近了，请远离');
			//播放语音、UI提示...
			return;
		}
		
		//通过，则进入运动检测等应用环节..
	});
});
listener.start();

四、离摄像头太`远`判断

const AiSport = requirePlugin("aiSport");
const humanDetection = AiSport.humanDetection;
const Calculator = AiSport.calc.Calculator;

const RANGE = 0.55; //人体必须在帧图像中间55%区域以外
const rule = {
	name: '人体远离检查',
	calc: 'whole',
	range: {
		top: 0,
		left: 0,
		width: 0,
		height: 0
	}
};
const calculator = new Calculator();

//抽帧
const context = wx.createCameraContext();
const listener = context.onCameraFrame((frame) => {
	const iamge = {
		width: Number(frame.width),
		height: Number(frame.height),
		rawData: frame.data
	};
	
	rule.range.top = frame.height * (1 - RANGE) / 2;
	rule.range.left = frame.width * (1 - RANGE) / 2;
	rule.range.height = frame.height * RANGE;
	rule.range.widht = frame.widht * RANGE;
	
	//人体识别
	humanDetection.detectionAsync(image).then(human=>{
		
		//执行检测
		if(calculator.calculating(human, rule)){
		    console.log('站得太远了，请近些');
			//播放语音、UI提示...
			return;
		}
		
		//通过，则进入运动检测等应用环节..
	});
});
listener.start();