引言：?在通例的AI活动检测中，通常是先播放活动演示视频，再进走活动检测。但这种交互方式并不适合多作为、长时长的活动讲授演示与检测场景——用户在跟练过程中无法获得实时反馈，容易跟不上节拍。今天为您介绍一种活动跟练的实现思路，让演示视频与AI检测实时同步，提升跟练履历。

一、实现根基思路

AI跟练的主题思路是：利用幼法式、uni-app内置的视频播放器同步播放录造好的活动演示视频，同时通过相机实时检测当前作为是否达标，并触发计数与评分逻辑。 视频掌管"教"，检测掌管"练"，二者通过期序同步维持一致，用户既能看到尺度示范，又能获得实时的作为反馈。

二、检测活动界说

实时的人体检测还是基于AI活动鉴别插件（APP或幼法式版本）实现，插件提供了壮大矫捷的自界说姿势、活动检测能力，详情能够参考2121非凡一步步实现AI活动系列博文。
为了让检测作为更精准、机能更强，规划选取预约义作为检测器的方式来实现，而非通过视频作为采样。这样能够针对讲授中的每个尺度作为，独立编写姿势鉴别规定，检测更靠得住。姿势、作为检测器的实现能够参考我们之前的分享博文：幼法式自界说活动分析器实现和APP自界说活动分析器实现。

三、幼法式的视频播放组件

幼法式和uni-app都提供了内置的视频播放组件video，支持视频播放、进度节造、播放/暂停操控等能力，开发者可通过组件的各类API实现播放进度的获取与节造。具体可参考微信官方文档及uni-app官方文档。

四、检测的时序同步

视频播放组件提供了timeupdate事务，可实时获取当前播放进度。在跟练场景中，正是利用此事务来维持视频进杜纂检测作为的时序同步——每当播放进度达到某个预设的作为功夫节点时，即可确认当前应检测的作为类型，从而在正确的机遇触发对应的姿势检测逻辑，真正做到"视频播到哪，检测就跟到哪"，实现播放与检测的缜密共同。