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。。。