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使用Unity引擎开发手机摄像头AI识别人体健身动作模块

开发一个基于Unity引擎的手机摄像头AI识别人体健身动作模块需要整合多个技术，包括摄像头数据获取、人体关键点检测（Pose Detection）、AI模型运行和动作识别逻辑的实现。以下是完整的开发流程、关键技术点和示例代码。

1. 项目目标与工作流程

1.1 模块功能目标

  • 使用手机摄像头实时捕获用户的视频流。
  • 利用AI模型检测用户身体关键点（如关节位置）。
  • 根据检测到的关键点信息识别用户的健身动作（如深蹲、俯卧撑、跳跃等）。
  • 提供动作反馈（如动作是否标准、次数统计等）。

1.2 工作流程

  1. 摄像头接入：
    • 使用Unity的WebCamTexture获取手机摄像头视频流。
  2. 关键点检测：
    • 集成AI人体关键点检测模型（如MediaPipe Pose、OpenPose、TensorFlow Lite）。
  3. 动作识别：
    • 根据关键点的位置信息设计健身动作的判断逻辑（如深蹲时膝盖角度是否小于90°）。
  4. 反馈与交互：
    • 在Unity界面显示实时的动作反馈信息。
    • 可视化人体骨骼或检测结果。

2. 摄像头接入

Unity提供了WebCamTexture类，可以轻松访问手机的摄像头。

2.1 实现摄像头数据获取

创建一个脚本来捕获摄像头视频流并显示在一个Unity UI RawImage组件上。

using UnityEngine;
using UnityEngine.UI;

public class CameraCapture : MonoBehaviour
{
    public RawImage rawImage; // 用于显示摄像头图像的UI组件
    private WebCamTexture webcamTexture;

    void Start()
    {
        // 获取设备摄像头
        WebCamDevice[] devices = WebCamTexture.devices;
        if (devices.Length > 0)
        {
            webcamTexture = new WebCamTexture(devices[0].name);
            rawImage.texture = webcamTexture;
            rawImage.material.mainTexture = webcamTexture;
            webcamTexture.Play(); // 开始播放摄像头数据
        }
        else
        {
            Debug.LogError("未检测到摄像头设备");
        }
    }

    void OnDestroy()
    {
        if (webcamTexture != null && webcamTexture.isPlaying)
        {
            webcamTexture.Stop(); // 停止摄像头
        }
    }
}

2.2 调试与测试

  1. 将CameraCapture脚本挂载到一个GameObject。
  2. 在Unity场景中添加一个RawImage UI组件，并将其绑定到脚本中的rawImage字段。
  3. 运行项目，确保摄像头视频流正常显示。

3. 集成人体关键点检测模型

为了检测用户的身体关键点，可以使用以下AI解决方案：

3.1 推荐的AI解决方案

  • MediaPipe Pose：
    • Google的开源解决方案，支持高效实时的多人体关键点检测。
    • 支持移动端（安卓/iOS），可以通过Unity插件或自定义集成。
  • TensorFlow Lite：
    • 使用预训练的关键点检测模型（如MoveNet、PoseNet）。
    • 支持在Unity中运行，通过C#绑定调用。
  • OpenPose：
    • 功能强大的开源人体姿势估计算法，但不适合移动端实时性要求。

3.2 使用MediaPipe Pose（推荐）

(1) 安装MediaPipe Unity插件
  1. 在Unity项目中安装MediaPipe Unity Plugin。
  2. 按照官方文档配置环境（需要安装Bazel和MediaPipe的依赖）。
(2) 设置关键点检测模型

MediaPipe Pose可以检测33个身体关键点，以下是关键点示例：

  • 头部：鼻子、眼睛、耳朵。
  • 上肢：肩膀、肘部、手腕。
  • 下肢：髋部、膝盖、脚踝。
(3) 在Unity中运行Pose检测

以下是一个使用MediaPipe实现实时关键点检测的基本脚本流程：

using Mediapipe;
using Mediapipe.Unity;
using UnityEngine;

public class PoseDetection : MonoBehaviour
{
    public PoseTrackingGraph poseTrackingGraph;
    public RawImage rawImage; // 显示摄像头画面
    public GameObject[] keypointMarkers; // 用于显示关键点的3D标记

    void Start()
    {
        // 启动MediaPipe Pose检测
        poseTrackingGraph.StartRunAsync().ContinueWith(task =>
        {
            if (task.IsCompletedSuccessfully) Debug.Log("Pose tracking started");
            else Debug.LogError("Failed to start pose tracking");
        });
    }

    void Update()
    {
        // 获取摄像头帧并传递给MediaPipe
        var frame = poseTrackingGraph.GetLatestFrame();
        if (frame != null)
        {
            rawImage.texture = frame.Texture;
            UpdateKeypoints(poseTrackingGraph.GetPoseLandmarks());
        }
    }

    void UpdateKeypoints(NormalizedLandmarkList landmarks)
    {
        if (landmarks == null || keypointMarkers == null) return;

        // 映射关键点到3D空间
        for (int i = 0; i < landmarks.Landmark.Count && i < keypointMarkers.Length; i++)
        {
            var landmark = landmarks.Landmark[i];
            keypointMarkers[i].transform.localPosition = new Vector3(landmark.X, landmark.Y, landmark.Z);
        }
    }

    void OnDestroy()
    {
        poseTrackingGraph.Stop();
    }
}

3.3 如果使用TensorFlow Lite

(1) 安装TensorFlow Lite Unity插件
  1. 在Unity Package Manager中安装TensorFlow Lite插件。
  2. 下载预训练的关键点检测模型（如PoseNet、MoveNet）。
(2) 运行TensorFlow Lite模型

以下是一个基本的PoseNet模型推理示例：

using TensorFlowLite;
using UnityEngine;

public class PoseNetDetection : MonoBehaviour
{
    [SerializeField] private TextAsset modelFile; // TensorFlow Lite模型文件
    private PoseNet poseNet;

    void Start()
    {
        // 加载PoseNet模型
        poseNet = new PoseNet(modelFile.bytes);
    }

    void Update()
    {
        // 获取摄像头帧并推理
        var cameraFrame = GetCameraFrame();
        PoseNet.Result result = poseNet.Invoke(cameraFrame);

        // 显示关键点
        foreach (var keypoint in result.keypoints)
        {
            Debug.Log($"Keypoint: {keypoint.part}, Position: {keypoint.position}");
        }
    }

    private Texture2D GetCameraFrame()
    {
        // 获取摄像头帧的Texture2D
        return null; // 替换为实际的摄像头帧获取逻辑
    }

    void OnDestroy()
    {
        poseNet?.Dispose();
    }
}

4. 动作识别逻辑

一旦获取到人体关键点，可以通过分析关键点的相对位置和角度来判断用户的健身动作。

4.1 动作判断示例：深蹲

深蹲的关键点和逻辑：

  1. 膝盖角度（膝盖、髋部、脚踝的夹角）：
    • 判断是否小于90°。
  2. 动作阶段：
    • 下蹲时角度减小，上升时角度增大。
实现代码
using UnityEngine;

public class SquatDetector : MonoBehaviour
{
    public Transform hip;       // 髋部
    public Transform knee;      // 膝盖
    public Transform ankle;     // 脚踝

    private bool isSquatting = false;
    private int squatCount = 0;

    void Update()
    {
        float angle = CalculateAngle(hip.position, knee.position, ankle.position);

        if (angle < 90) // 检测到下蹲
        {
            if (!isSquatting)
            {
                isSquatting = true;
                Debug.Log("开始下蹲");
            }
        }
        else if (angle > 150) // 检测到站立
        {
            if (isSquatting)
            {
                isSquatting = false;
                squatCount++;
                Debug.Log($"完成一次深蹲，总数：{squatCount}");
            }
        }
    }

    float CalculateAngle(Vector3 pointA, Vector3 pointB, Vector3 pointC)
    {
        Vector3 ab = pointA - pointB;
        Vector3 cb = pointC - pointB;
        return Vector3.Angle(ab, cb);
    }
}

5. 反馈与交互

5.1 实时骨骼可视化

  • 在Unity中使用LineRenderer或3D模型动态渲染骨骼。

5.2 动作反馈

  • 实时显示动作是否标准（如深蹲角度是否达标）。
  • 统计动作次数和完成时间。

6. 优化与性能考虑

  1. 模型优化：
    • 使用轻量化模型（如TensorFlow Lite或ONNX格式）提升移动端性能。
  2. 渲染优化：
    • 降低摄像头分辨率，减少视频流处理开销。
  3. 多线程处理：
    • 将模型推理逻辑移至异步线程，避免阻塞主线程。

7. 总结

通过Unity引擎与AI关键点检测模型（如MediaPipe或TensorFlow Lite）的结合，可以实现一个完整的摄像头AI健身动作识别模块。关键步骤包括：

  1. 利用WebCamTexture获取摄像头数据。
  2. 集成人体关键点检测模型，为动作识别提供数据支持。
  3. 根据关键点信息设计动作识别逻辑，实时提供反馈。

通过优化性能和完善交互，可以将该模块扩展到健身指导、娱乐游戏等更多场景中。

8. 动作识别模块的进一步扩展

在完成基本的健身动作识别模块后，可以进一步扩展功能，提升用户体验，并加入更多复杂的逻辑和交互。以下是一些高级扩展方法和优化方向。

8.1 多种健身动作的识别

除了基本的深蹲，可以扩展支持更多的健身动作，例如俯卧撑、跳跃、侧弓步等。每种动作的识别逻辑可以基于人体关键点和几何计算实现。

1. 动作识别示例：俯卧撑

识别逻辑
  1. 手臂角度（肩膀、肘部、手腕的夹角）：
    • 俯卧撑过程中，手臂角度在一定范围内变化。
  2. 身体整体倾斜度：
    • 判断肩膀和髋部的高度差，检测身体是否保持平直。
实现代码
using UnityEngine;

public class PushUpDetector : MonoBehaviour
{
    public Transform shoulder;  // 肩膀
    public Transform elbow;     // 肘部
    public Transform wrist;     // 手腕
    public Transform hip;       // 髋部

    private bool isPushing = false;
    private int pushUpCount = 0;

    void Update()
    {
        // 计算手臂角度
        float armAngle = CalculateAngle(shoulder.position, elbow.position, wrist.position);
        // 计算身体倾斜度
        float bodyTilt = Mathf.Abs(shoulder.position.y - hip.position.y);

        if (armAngle < 100 && bodyTilt < 0.2f) // 下压动作
        {
            if (!isPushing)
            {
                isPushing = true;
                Debug.Log("开始俯卧撑");
            }
        }
        else if (armAngle > 160) // 向上动作
        {
            if (isPushing)
            {
                isPushing = false;
                pushUpCount++;
                Debug.Log($"完成一次俯卧撑，总数：{pushUpCount}");
            }
        }
    }

    float CalculateAngle(Vector3 pointA, Vector3 pointB, Vector3 pointC)
    {
        Vector3 ab = pointA - pointB;
        Vector3 cb = pointC - pointB;
        return Vector3.Angle(ab, cb);
    }
}

2. 动作识别示例：跳跃（Jumping Jacks）

识别逻辑
  1. 手臂位置：
    • 判断手臂是否高于肩膀。
  2. 腿部距离：
    • 检测双脚之间的水平距离。
实现代码
using UnityEngine;

public class JumpingJackDetector : MonoBehaviour
{
    public Transform leftHand;
    public Transform rightHand;
    public Transform leftFoot;
    public Transform rightFoot;
    public Transform shoulder;

    private bool isJumping = false;
    private int jumpCount = 0;

    void Update()
    {
        // 判断手臂是否在肩膀上方
        bool armsUp = leftHand.position.y > shoulder.position.y && rightHand.position.y > shoulder.position.y;
        // 判断双脚之间的水平距离
        float footDistance = Mathf.Abs(leftFoot.position.x - rightFoot.position.x);

        if (armsUp && footDistance > 0.5f) // 动作张开
        {
            if (!isJumping)
            {
                isJumping = true;
                Debug.Log("开始跳跃动作");
            }
        }
        else if (!armsUp && footDistance < 0.3f) // 动作合拢
        {
            if (isJumping)
            {
                isJumping = false;
                jumpCount++;
                Debug.Log($"完成一次跳跃，总数：{jumpCount}");
            }
        }
    }
}

8.2 动作评分与反馈

为了给用户更好的体验，可以为每次动作打分，并在界面中提供实时反馈。

1. 评分逻辑

评分可以基于以下指标：

  • 动作幅度：深蹲的膝盖角度是否达到标准，俯卧撑的手臂角度是否正确。
  • 动作平稳性：检测关键点的抖动或偏移量。
  • 动作一致性：动作的每个阶段是否符合预期。
评分示例
public class ActionScorer : MonoBehaviour
{
    public Transform hip;       // 髋部
    public Transform knee;      // 膝盖
    public Transform ankle;     // 脚踝

    public float ScoreSquat()
    {
        float angle = CalculateAngle(hip.position, knee.position, ankle.position);
        if (angle < 90)
        {
            return Mathf.Clamp(100 - (90 - angle), 0, 100); // 角度越接近90°，得分越高
        }
        return 0; // 没有达到下蹲标准
    }

    float CalculateAngle(Vector3 pointA, Vector3 pointB, Vector3 pointC)
    {
        Vector3 ab = pointA - pointB;
        Vector3 cb = pointC - pointB;
        return Vector3.Angle(ab, cb);
    }
}

2. 实时反馈

在Unity UI中显示动作评分和实时反馈：

  1. 添加一个Text组件用于显示评分：

    using UnityEngine;
using UnityEngine.UI;

public class FeedbackManager : MonoBehaviour
{
    public Text feedbackText;
    private ActionScorer scorer;

    void Start()
    {
        scorer = GetComponent<ActionScorer>();
    }

    void Update()
    {
        float score = scorer.ScoreSquat();
        feedbackText.text = $"动作评分：{score:F1}";
        if (score > 90)
        {
            feedbackText.color = Color.green; // 高分显示绿色
        }
        else if (score > 50)
        {
            feedbackText.color = Color.yellow; // 中等分显示黄色
        }
        else
        {
            feedbackText.color = Color.red; // 低分显示红色
        }
    }
}

  2. 将脚本绑定到UI，并运行项目，实时查看动作评分。

8.3 骨骼动画与数据可视化

通过Unity的LineRenderer或3D模型来动态渲染人体骨骼，帮助用户可视化检测结果。

1. 使用LineRenderer绘制骨骼

将关键点通过线条连接，形成简易骨骼图：

using UnityEngine;

public class SkeletonRenderer : MonoBehaviour
{
    public Transform[] keypoints; // 存储人体关键点
    public LineRenderer lineRenderer;

    void Update()
    {
        lineRenderer.positionCount = keypoints.Length;
        for (int i = 0; i < keypoints.Length; i++)
        {
            lineRenderer.SetPosition(i, keypoints[i].position);
        }
    }
}

2. 使用3D模型动态绑定骨骼

将检测到的关键点绑定到3D模型的骨骼上，实时显示用户的动作。

8.4 数据记录与结果分析

为了让用户追踪自己的训练进度，可以记录每次的动作数据，并生成训练报告。

1. 动作数据记录

记录每次动作的时间、评分和完成次数：

public class TrainingLogger : MonoBehaviour
{
    private List<string> logs = new List<string>();

    public void LogAction(string actionName, int count, float score)
    {
        string log = $"{System.DateTime.Now}: {actionName} - 次数: {count}, 评分: {score:F1}";
        logs.Add(log);
        Debug.Log(log);
    }

    public void SaveLogsToFile()
    {
        System.IO.File.WriteAllLines("TrainingLog.txt", logs);
    }
}

2. 数据可视化

通过Unity的图表插件（如Graph and Chart）可视化训练数据。

8.5 多人交互与网络同步

如果需要支持多人健身互动，可以引入网络同步功能，例如：

  • 使用Photon或Mirror实现实时动作同步。
  • 基于每个玩家的动作评分进行对比或竞赛。

9. 优化与性能调优

  1. 优化AI推理：

    • 使用轻量化模型（如TensorFlow Lite）避免性能瓶颈。
    • 降低摄像头分辨率，减少计算量。

  2. 低延迟设计：

    • 将AI推理逻辑放在异步线程，避免阻塞主线程。
    • 限制检测频率（如每秒10次），平衡实时性与性能。

  3. 兼容性：

    • 确保代码在安卓和iOS设备上高效运行。
    • 优化UI布局，适配不同分辨率。

10. 总结与展望

通过Unity与AI技术的结合，可以构建一个功能强大的健身动作识别模块。以下是最终的总结与展望：

功能总结

  1. 摄像头接入：通过Unity的WebCamTexture获取实时视频流。
  2. 人体关键点检测：集成MediaPipe或TensorFlow Lite实现人体姿态检测。
  3. 动作识别：基于几何计算实现复杂健身动作识别。
  4. 用户反馈：实时提供评分、计数和动作指导。

未来扩展

  1. 添加更多动作类型：如瑜伽姿势、舞蹈动作。
  2. 引入AI训练：动态学习用户习惯，增强动作识别的准确性。
  3. 结合AR技术：在增强现实中叠加动作反馈，提高交互性。

通过不断优化和扩展，该模块可以应用于健身指导、体育教育、康复训练等多个领域，为用户提供智能化的运动体验。

悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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