【一步步开发AI运动APP】十一、同时检测识别多人运动，分别进行运动计时计数

之前我们为您分享了【一步步开发AI运动小程序】开发系列博文，通过该系列博文，很多开发者开发出了很多精美的AI健身、线上运动赛事、AI学生体测、美体、康复锻炼等应用场景的AI运动小程序；为了帮助开发者继续深耕AI运动领域市场，今天开始我们将为您分享新系列【一步步开发AI运动APP】的博文，带您开发性能更强、体验更好的AI运动APP。

一、应用场景

在赛事活动多人PK对战、学生体测教学、运动角设备等开发应用场景中，经常存在需要同时检测多人运动需求；此需求在AI小程序时受限于小程序的运行环境，一直无法实现。而且APP版插件因为是原生执行环境，检测分析性能得以大幅提升，已可以实现同时检测多人姿态和运动能力了。
二、方案实现

根据下面的AI运动分析的流程图所示，要实现同时多人运动分析能力，须先实现多人的人体姿态检测，再将检出的多人人体结果，分别推送到不同的运动分析器实例，即可实现多人运动检测分析。

三、调用多人人体检测能力

详细的人体检测人体调用，请参考本系列第五章人体检测能力调用，将multiple选项参数设为true即可调用插件的多人人体检测能力，代码如下所示：

1. import {createHumanDetector} from "@/uni_modules/yz-ai-sport";
2. export default {
3.         data(){
4.                 return {};
5.         }
6.         methods:{
7.                 onDetecting(){
8.                         let options = {
9.                                 multiple: true, //启用多人检测
10.                                 enabledGPU: true,
11.                                 highPerformance: false
12.                         };
13.                         const that = this;
14.                         humanDetector = createHumanDetector(options);
15.                         humanDetector.startExtractAndDetect({
16.                                 onDetected(result){
17.                                         let humans = result.humans; //注意：多人人体结构不是每次按顺序输出，且不能保证每次都能检出3人
18.                                         that.$refs.grapher.drawing(humans);
19.                                 }
20.                         });
21.                 }
22.         }
23. }

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但是上面的代码仅仅只能检出图像中多人人体结果，还无法实现定位人员，提取那个站在中间、左边、右边，所以在获得检出结果后，还需要对人体结果进行定位处理。假设在应用场景中要求人员从左往右横排站立，最多检出3人，我们则可以通过人体中的鼻子关键点(nose)进行定位，nose点的x小于屏幕宽度33%则为左,大于33%小于66%则为中,大于66%则为右，代码调整如下：

1. import {createHumanDetector} from "@/uni_modules/yz-ai-sport";
2. export default {
3.         data(){
4.                 return {};
5.         }
6.         methods:{
7.                 locateHuamn(humans, begin, end) {
8.                         if (!Array.isArray(humans))
9.                                 return;
11.                         //页面为横屏状态，受检测人员从左往右站立
12.                         //横向将屏幕图像区域平均分配，按区域提取人员
14.                         const that = this;
15.                         let loc = humans.find(hu => {
16.                                 let nose = hu.keypoints.find(x => x.name == 'nose');
17.                                 if (!nose)
18.                                         return false;
20.                                 //人体结构中的坐标为相机图像中的坐标，计算出在屏幕中的渲染坐标
21.                                 let x = nose.x * that.previewRate + that.previewOffsetX;
23.                                 if (x <= that.previewWidth * begin)
24.                                         return false;
26.                                 if (end && x > that.previewWidth * end)
27.                                         return false;
29.                                 return true;
30.                         });
32.                         return loc;
33.                 },
34.                 onDetecting(){
35.                         let options = {
36.                                 multiple: true, //启用多人检测
37.                                 enabledGPU: true,
38.                                 highPerformance: false
39.                         };
40.                        
41.                         const that = this;
42.                         humanDetector = createHumanDetector(options);
43.                         humanDetector.startExtractAndDetect({
44.                                 onDetected(result){
45.                                         let humans = result.humans; //注意：多人人体结构不是每次按顺序输出
46.                                        
47.                                         if (humans.length < 1) {
48.                                         that.$refs.grapher.clear();
49.                                         return;
50.                                 }
51.                                 that.$refs.grapher.drawing(humans);
53.                                 //以nose.x进行人体定位为左、中、右
54.                                 let leftHuman = that.locateHuamn(humans, 0, 0.33);
55.                                 let centerHuman = that.locateHuamn(humans, 0.33, 0.66);
56.                                 let rightHuman = that.locateHuamn(humans, 0.66);
57.                                
58.                                 }
59.                         });
60.                 }
61.         }
62. }

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四、多个运动分析调用

在获得了多人人体结果后，便可以创建多个运动分析器实例来，来分别对每个人的姿态进行分析检测，实现计时计数了，代码如下：

1. import {createSport} from "@/uni_modules/yz-ai-sport";
2. export default {
3.         data(){
4.                 return {
5.                         ticks: [{
6.                                         counts: 0,
7.                                         times: 0,
8.                                         timeText: '00:00'
9.                                 }, {
10.                                         counts: 0,
11.                                         times: 0,
12.                                         timeText: '00:00',
13.                                 }, {
14.                                         counts: 0,
15.                                         times: 0,
16.                                         timeText: '00:00',
17.                         }]
18.                 };
19.         }
20.         methods:{
21.        
22.         },
23.         onLoad(options) {
24.                 let key = options.sportKey || 'jumping-jack';
26.                 //批量创建运动
27.                 sports = [];
28.                 const ticks = this.ticks;
29.                 for (let i = 0; i < ticks.length; i++) {
30.                         let sport = createSport(key);
32.                         //分别将运动计数结果推不同位置数组
33.                         sport.onTick((counts, times) => {
34.                                 ticks[i].counts = counts;
35.                                 ticks[i].times = times;
36.                                 ticks[i].timeText = sport.toTimesString();
37.                         });
38.                         sports.push(sport);
39.                 }
40.         }
41. }

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五、完整实现

下面是完整的实现代码，也可插件的最新支持资料包中获得。

1. import {
2.                 getCameraContext,
3.                 createHumanDetector,
4.                 createSport
5.         } from "@/uni_modules/yz-ai-sport";
6.        
7.         let humanDetector = null;
8.         let sports = null;
9.        
10.         export default {
11.                 data() {
13.                         const winfo = uni.getWindowInfo();
14.                         const settings = uni.getSystemSetting();
16.                         return {
17.                                 isLandscape: settings.deviceOrientation == 'landscape',
18.                                 cameraDevice: 'back',
20.                                 frameWidth: 480,
21.                                 frameHeight: 640,
23.                                 previewWidth: winfo.windowWidth,
24.                                 previewHeight: winfo.windowHeight,
25.                                 previewRate: 1,
26.                                 previewOffsetX: 0,
27.                                 previewOffsetY: 0,
29.                                 isExtracting: false,
31.                                 sportKey: '',
32.                                 sportName: '',
33.                                 ticks: [{
34.                                         counts: 0,
35.                                         times: 0,
36.                                         timeText: '00:00'
37.                                 }, {
38.                                         counts: 0,
39.                                         times: 0,
40.                                         timeText: '00:00',
41.                                 }, {
42.                                         counts: 0,
43.                                         times: 0,
44.                                         timeText: '00:00',
45.                                 }]
46.                         };
47.                 },
48.                 methods: {
49.                         locateHuamn(humans, begin, end) {
50.                                 if (!Array.isArray(humans))
51.                                         return;
53.                                 //页面为横屏状态，受检测人员从左往右站立
54.                                 //横向将屏幕图像区域平均分配，按区域提取人员
56.                                 const that = this;
57.                                 let loc = humans.find(hu => {
58.                                         let nose = hu.keypoints.find(x => x.name == 'nose');
59.                                         if (!nose)
60.                                                 return false;
62.                                         //人体结构中的坐标为相机图像中的坐标，计算出在屏幕中的渲染坐标
63.                                         let x = nose.x * that.previewRate + that.previewOffsetX;
65.                                         if (x <= that.previewWidth * begin)
66.                                                 return false;
68.                                         if (end && x > that.previewWidth * end)
69.                                                 return false;
71.                                         return true;
72.                                 });
74.                                 return loc;
75.                         },
76.                         onDetecting(){
77.                                 let options = {
78.                                         multiple: true, //启用多人检测
79.                                         enabledGPU: true,
80.                                         highPerformance: false
81.                                 };
83.                                 const that = this;
84.                                 humanDetector = createHumanDetector(options);
85.                                 humanDetector.startExtractAndDetect({
86.                                         onDetected(result){
87.                                                 let humans = result.humans; //注意：多人人体结构不是每次按顺序输出
89.                                                 if (humans.length < 1) {
90.                                                         that.$refs.grapher.clear();
91.                                                         return;
92.                                                 }
93.                                                 that.$refs.grapher.drawing(humans);
95.                                                 //以nose.x进行人体定位为左、中、右
96.                                                 let leftHuman = that.locateHuamn(humans, 0, 0.33);
97.                                                 let centerHuman = that.locateHuamn(humans, 0.33, 0.66);
98.                                                 let rightHuman = that.locateHuamn(humans, 0.66);
100.                                         }
101.                                 });
102.                         }
103.                 },
104.                 onLoad(options) {
105.                         let key = options.sportKey || 'jumping-jack';
107.                         //批量创建运动
108.                         sports = [];
109.                         const ticks = this.ticks;
110.                         for (let i = 0; i < ticks.length; i++) {
111.                                 let sport = createSport(key);
113.                                 //分别将运动计数结果推不同位置数组
114.                                 sport.onTick((counts, times) => {
115.                                         ticks[i].counts = counts;
116.                                         ticks[i].times = times;
117.                                         ticks[i].timeText = sport.toTimesString();
118.                                 });
119.                                 sports.push(sport);
120.                         }
121.                 }
122.         }

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