近年来，，，随着教育理念的提升，，，对学生综合素质的教育越发器重，，，出格是越发器重学生的身段素质提升，，，各阶段的升学考试也将体测纳入查核领域。。学堂也推出了各类体测磨炼推进伎俩，，，今天为您介绍一个基于小法式的，，，线上AI体测训练打卡、、仿照评测规划。。

一、、???? 需要分析

??? 体测小法式，，，必要实现线上日常操练、、家庭作业打卡、、仿照评测三大职能，，，方可满足学生自主操练、、家长、、教员、、学堂四方的体测学习情况监测需要。
？Ｄ芄辉傺≡窀ㄒ圆倭贩治、、AR趣味互动、、日常提醒等职能，，，进一步丰硕利用职能，，，加强用户趣味性和粘性。。

二、、???? 规划实现

本规划选择基于成熟【AI活动鉴别】小法式插件实现，，，插件提供了丰硕的内置活动，，，及盛开的活动接口，，，能够援手急剧的实现AI体测小法式的主题的活动智能鉴别计时、、计数职能。。

本插件可以为您的小法式提供人体检测、、活动识此外AI能力，，，插件目前支持跳绳、、开合跳、、俯卧撑、、仰卧起坐、、深蹲(深蹲起)、、平板支持、、马步蹲、、坐位体前屈等活动的鉴别检测计时、、计数分析，，，同时插件盛开了活动鉴别底层接口，，，开发者能够自界说实现各类活动、、姿势检测，，，插件已历经多版本的迭代更新，，，不变及兼容性好，，，并占有美满的开发文档、、Demo示例、、丰硕的用户案例，，，是开发AI活动、、AI体育、、AI健身、、AI体测小法式不错的选择。。

基于插件提供的uni、、原生两个版本Demo源码Demo，，，选取内置的跳绳、、俯卧撑、、仰卧起坐、、坐位体前屈的体测项目活动稍加美满刷新，，，集成用户、、业务数据系统即可构建出一个根基的AI活动体测小法式。。