🏀 想象一下：只用一部手机，实时识别你的运动姿势。
自动记录你完成了多少次 仰卧起坐、开合跳，甚至还能统计你拍球的次数。❓听起来好像很复杂？其实并不难。
这背后的核心技术，正是 谷歌的体态识别模型（Pose Detection）。
它能够在移动端本地实时推理，精准捕捉人体关键点。
开发者只需稍作扩展，就能快速实现动作识别与计数，打造丰富的运动类应用。👍本篇就为大家详细介绍这款模型！
😁同时也将在下期，介绍作者是如何实现的。
1️⃣ 基本概念
体态识别（Pose Detection / Pose Estimation）是计算机视觉领域的重要研究方向，核心目标是：
- 检测人体在图像或视频中的位置（检测阶段）
- 预测人体的关键点坐标（关键点定位阶段）
- 组合关键点形成骨架结构，进而分析姿态与动作（结构化建模阶段）
常见的实现方式有：
- Top-down 方法：先检测人体框（Bounding Box），再对每个框进行关键点检测。优点是精度高，缺点是多人场景下效率低。
- Bottom-up 方法：直接预测图像中的所有关键点，再将其聚合成人体。优点是多人检测效率高，缺点是关键点分配更复杂。
Google ML Kit 的 Pose Detection 模型，底层基于 TensorFlow Lite MoveNet，是一种 轻量化、端侧优化 的深度学习模型，属于 Top-down 思路，结合了速度和精度的平衡。
2️⃣ ML Kit Pose Detection 模型特点
2.1 模型类型
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MoveNet Lightning
- 面向低延迟场景，适合在移动端 CPU 上实时运行。
- 单帧推理 < 30ms（中高端机型）。
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MoveNet Thunder
- 更深层的网络结构，精度更高，特别适合动作标准性要求高的应用。
- 推理速度略慢，更适合在 GPU 或高端设备上使用。
2.2 单人 vs 多人模式
- SinglePose：适用于健身、康复训练、单人游戏交互。精度高且速度快。
- MultiPose：适合课堂、运动场景或直播。内部使用额外的 人体检测器 来辅助多目标跟踪，因此耗时会增加。
3️⃣ 关键点信息
ML Kit 输出的 33 个关键点，比传统 17 点或 18 点方案更全面，包含头部、手部、脚部的扩展点，这使得：
- 可以实现 手势识别（利用手腕与指尖关键点）。
- 可以实现 步态分析（利用脚尖、脚跟关键点）。
- 在 AR/虚拟人建模中，骨骼动画更流畅。
每个关键点信息包括：
(x, y, z)三维坐标，其中：x, y为相对图像尺寸的坐标值。z表示相对深度（负数表示更靠近摄像头）。
score（置信度）：用于判断该点是否可靠，通常 >0.5 才认为可信。
4️⃣ 模型运行模式
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Stream 模式
- 专为实时应用优化，结合 CameraX / CameraKit / Flutter Camera 插件使用。
- 常用于健身动作计数、实时反馈。
- 技术要点：需要在子线程处理推理结果，避免阻塞 UI。
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Single Image 模式
- 适合对单张图片进行分析（如运动相片的姿态纠正、拍照姿势检测）。
- 延迟不敏感，但可以要求更高的精度。
⚡️ 优化点：
- 在实时模式下，可以对视频帧进行 降采样 或 跳帧处理，以保证稳定帧率。
- 可以结合 滑动窗口算法 对连续帧结果进行平滑，减少抖动。
5️⃣ 优点
- 端侧推理：无需网络，隐私友好，延迟极低。
- 跨平台支持：Android、iOS、Flutter，均可直接调用。
- 轻量高效：MoveNet Lightning 可在低端机上 15fps+，在中高端机上 30fps+。
- 扩展性强：只要拿到关键点数据，就可以做 自定义动作识别。
6️⃣ 应用场景
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运动健身
- 俯卧撑/深蹲/仰卧起坐/开合跳计数
- 动作标准性分析（防止运动损伤）
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互动娱乐
- 手势控制游戏（摇手、比心、指令动作）
- 虚拟形象驱动（Vtuber、数字人）
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康复与健康监测
- 理疗动作辅助（如肩关节康复训练）
- 老年人跌倒检测与预警
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AR/VR 体验
- 结合虚拟现实设备，实现更自然的交互
- 直播间骨骼动效叠加
7️⃣ 注意事项
- 光照问题：弱光、逆光会影响检测效果，建议增强摄像头输入（Gamma、亮度校正）。
- 角度问题：极端角度（背对镜头）关键点置信度低，可用多摄像头融合改善。
- 性能瓶颈：多人检测建议用 GPU 或 NPU 加速（TensorFlow Lite Delegate）。
- 抖动问题：实时流结果可能抖动，需加入 卡尔曼滤波 / EMA 平滑。
- 动作识别拓展：单靠关键点坐标可能不足，可以结合时序模型增强鲁棒性。
🙌 感兴趣的同学可以关注我，下一期我们将深入探讨 如何用姿态数据实现运动动作检测。
