做AI運動小程序有哪些解決方案，如何進行選型？

引言：隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展進步，已經(jīng)不再依賴強大的GPU算力，便可實現(xiàn)AI推理了，讓AI技術(shù)滲透到了電腦、手機、智能設(shè)備等各類設(shè)備。體育、健身行業(yè)也不例外，阿里體育等IT大廠，推出的樂動力、天天跳繩、百分運動等AI運動APP，讓云上運動會、線上運動會、健身打卡、AI體育指導(dǎo)、AI體測等概念空前火熱。
那么AI運動這個應(yīng)用場景，除了在原生APP上實現(xiàn)，能否搬上微信小程序呢，今天就帶您探索幾種可能的解決方案，并進行一些橫向?qū)Ρ取?/p>

一、AI運動識別技術(shù)要點

要實現(xiàn)AI運動計時、計數(shù)，要解決主要技術(shù)問題有：視頻抽幀、視頻人體檢測、姿態(tài)識別、計時計數(shù)算法，其中最主要的也是技術(shù)前提的便是人體識別檢測，實現(xiàn)上面的技術(shù)，便是一個完整的AI運動解決方案了。

二、離線方案

所謂離線方案，即把整套的視頻抽幀、視頻人體檢測、計時計數(shù)等環(huán)節(jié)放在后臺服務(wù)端執(zhí)行，由于在后臺端執(zhí)行，所以無法做到在小程序端根據(jù)視頻或攝像頭采集進度實時展示識別結(jié)果及進行互動，故叫離線方案。

1.1、全離線方案

全離線方案主要的技術(shù)方案在后端實現(xiàn)，運行在后臺服務(wù)器，小程序端只負責(zé)上傳運動視頻或圖片，等待服端返回識別結(jié)果即可。 后端實現(xiàn)的相關(guān)技術(shù)棧相對比較成熟，如視頻抽幀可以選擇采用ffmpeg、opencv等成熟開源組件實現(xiàn)；人體檢測識別可以采用百度、阿里、騰訊等成熟的第三方服務(wù)或私有化部署相關(guān)模型。

1.2、半離線方案

所謂半離線方案，與全離線方案的區(qū)別在于，將視頻抽幀放在小程序端執(zhí)行，即可利用小程序的javascript在小程序端本地實現(xiàn)及運行，由于所有的計算在小程序端同步進行，所以實時體驗會更好，后端壓力也較輕，離線方案的后端壓力會隨著用戶量增長上升。

1.1、自研AI引擎方案

微信小程序端本身提供了Camera組件及攝像頭畫面抽幀API，使用現(xiàn)成的即可，重點在于人體關(guān)鍵點識別檢測的深度學(xué)習(xí)推理引擎的集成，這需要根據(jù)小程序的運行時，選擇好相應(yīng)的識別引擎及檢測模型，進行適配集成。再編寫人體姿態(tài)識別算法及運動分析器邏輯。

1.2、成熟的插件方案

相較于自研方案，也可以選擇成熟的小程序插件解決方案，比如我們推出的【AI運動識別】微信小程序插件，可以為您的小程序提供人體檢測、運動識別的AI能力，插件目前支持跳繩、開合跳、俯臥撐、仰臥起坐、卷腹、深蹲(深蹲起)、平板支撐、馬步蹲等運動的識別檢測計時、計數(shù)分析，更多的運動類型正在豐富中；插件運動識別引擎提供了基于規(guī)則配置的運動識別能力，您可以通過配置一些簡單的規(guī)則，增加一項新的運動（動作）識別能力，若是復(fù)雜的運動種類，也可以通過代碼擴展的方式進行。

三、方案對比

根據(jù)上面的綜合對比得知，離線方案投入的成本和體驗不成正比，所以在新開發(fā)應(yīng)用中不應(yīng)將離線方案納入考慮范圍；無特殊的需求團隊建議直接使用AI運動識別插件方案，投入成本小且能避免很多實現(xiàn)陷井。