隨著人工智能技術的不斷發展，阿里體育等IT大廠，推出的“樂動力”、“天天跳繩”AI運動APP，讓云上運動會、線上運動會、健身打卡、AI體育指導等概念空前火熱，那么，能否將這些在APP成功應用的場景搬上小程式，分享這些概念的紅利呢？本系列文章就帶您一步一步從零開始開發一個AI運動小程式，本系列文章將使用“云智AI運動識別小程式插件”，請先行在微信服務市場或官網了解詳情，
閱讀到此，您已經對運動識別的抽幀、人體識別、骨骼圖繪制、姿態識別檢測環節有所了解了，接下了幾章我們將以俯臥撐為例，帶您了解一下如何適配一個運動，實作計時、計數，
一、運動識別的原理
運動檢測的基本原理是，對幀流的人體識別結果，進行資態分析檢測，當捕捉到符合動作要求的姿態結果，便觸發計數、計時邏輯，需要注意的是，一個動作可能會連續捕捉到多個符合結果的幀，假設抽幀FPS是12幀，以俯臥撐為例，撐的動作最大可能連續捕捉到12幀的符合要求的幀，此時需要做好標記，不能要重復計數，
二、運動計量方式
2.1、計數方式
此方式是當捕捉到一個或多個連續分動作后，則計數加1，如跳繩、俯臥撐、仰臥起坐等運動；計數的同時也可以同時進行計時，
2.1、計時方式
此方式則是運動者進入某個姿態，并保持不變，則開始計時；解除相關動作時則暫停計時，如平板支撐、馬步蹲等運動，
三、運動分析器基類
插件中的sports.SportBase運動基類，已經為您實作運動的計時、計次等基礎邏輯，直接繼承此類，重寫pushing(boyd)方法即可快速實作一個運動分析器，詳情請參考API檔案，
下篇將帶您進行運動姿態檢測規則的撰寫，
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