【灵感数字组】AI体感小恐龙 —— 基于Mind+ V2姿态分类的互动健身游戏 简单

1 项目背景

1.1 项目介绍

本项目基于 Mind+ V2 的姿态分类模型训练功能，训练了一个能够识别人体姿态的 AI 模型。玩家只需站在摄像头前，通过举手跳跃、弯腰下蹲、自然站立三种姿态，就能实时控制小恐龙躲避障碍物。

不需要任何额外设备——你的身体就是控制器。

1.2 设计理念

这个项目源于一个创客教师的日常思考：

🏠 场地小怎么运动？ 师生日常久坐 8-10 小时。休息时间碎片化，活动空间有限。

🎮 游戏能不能健康化？ 学生喜欢玩游戏，能不能让单纯的"玩游戏"与互动健身结合起来？

🌧️ 恶劣天气怎么办？ 下雨天、雾霾天等恶劣天气，多数学校没有室内体育馆，体育课只能看自习。本该运动时间就这样浪费了。

AI体感小恐龙就是对这些问题的探究：仅需一台电脑和一个摄像头，在任何室内空间（教室、楼道、客厅、办公室），就能通过体感游戏实现有效运动。同时，整个项目从体验AI体感游戏到图形化积木编程搭建、认识姿态分类原理到数据采集、模型训练和部署应用的全流程，都可以手把手带学生完成，寓教于乐。

1.3 演示视频

2 姿态分类模型训练

2.1 训练环境

实测发现：在 2 米以内距离下，摄像头主要捕捉人体上半身。因此，姿态设计尽可能基于上半身可见关节（头、颈、肩、肘、腕）的相对位置关系来区分。

2.2 姿态类别设计

本项目设计了 3 种控制姿态，每种姿态对应小恐龙的一个动作：

2.3 数据采集

步骤1：新建项目

打开 Mind+ V2 → 选择姿态分类任务 → 新建项目 → 模型训练。

步骤2：背景样本采集

新增类别（空背景），点击"摄像头"按钮，在无人状态下采集当前环境的背景图像。

步骤3：姿态样本采集

新增 3 个类别，分别命名为 直立站好、双手举起、下蹲，逐一采集姿态样本。

姿态样本需要解决1-2米距离不方便点击鼠标的问题：

方案一：提供了摄像头实时采集，鼠标线比较长，还是可以的👌 采集的时候把可能的相关动作录制进去。

方案二：手机录制 + 本地上传（没有尝试）
├── 用手机前置摄像头在 2 米处录制姿态视频
├── 从视频中提取图片帧（每秒5帧）
├── 筛选高质量图片，每类保留 100-150 张
└── 在 Mind+ 中通过"上传"按钮批量导入

2.4 模型训练

数据采集完成后，点击"训练模型"开始训练。

训练参数设置：

训练过程监控：

点击"高级设置"中的"深入了解"，实时观察：

准确率曲线：应逐步上升并趋于稳定

损失曲线：应逐步下降并趋于收敛

混淆矩阵：观察各类别之间的混淆情况

模型优化：

如果校验效果不理想，可从以下方面优化：

2.5 模型校验

切换到"摄像头"校验模式，站在摄像头前做出各种相关的姿态，观察识别结果是否正确。校验通过后，点击"导出模型"，将模型导出文件，保存到项目文件夹中。

3 程序设计与实现

3.1 基础游戏框架

本项目的基础游戏框架参考了 Scratch 社区的 Chrome 小恐龙跑酷项目（scratch.mit.edu/projects/384023850），并在其基础上进行了优化和 AI 姿态识别的集成。

原始 Scratch 项目的核心逻辑：

Chrome 小恐龙跑酷游戏逻辑：
├── 恐龙角色：在地面自动奔跑（通过背景滚动模拟）
├── 跳跃机制：按空格键/上箭头 → 恐龙向上跳跃
├── 下蹲机制：按下箭头 → 恐龙切换为下蹲造型
├── 障碍物生成：
│ ├── 地面障碍（仙人掌）→ 需要跳跃越过
│ └── 空中障碍（翼龙）→ 需要下蹲躲避
├── 碰撞检测：恐龙碰到障碍物 → 游戏结束
├── 计分系统：存活时间越长，分数越高
└── 难度递增：速度随时间逐渐加快

3.2 姿态识别集成 —— 核心改造

添加扩展库

在 Mind+ V2 图形化编程模式下，点击"扩展"，搜索并添加模型训练推理库。初始化摄像头并载入姿态分类模型。

AI 姿态识别控制

跳跃逻辑：这里使用递归函数

- 递归调用确保了跳跃动作的完整执行：从起跳 → 上升 → 下降 → 落地 → 准备下一次跳跃
- 每次落地后自动重置状态，为下一次跳跃做好准备

下蹲逻辑：

3.3 运动数据统计

运动姿态次数统计

核心问题：如何准确统计举手和下蹲的次数？

关键挑战：
- 如果玩家一直举手不放或者下蹲不起，不能算作多次
- 需要检测姿态的完整切换过程才算一次有效动作

解决方案：状态切换检测法

精确计时与计分

使用 Mind+ 的计时器积木获取精确时间戳，通过计算时间差来实现精确计时，避免程序阻塞。

热量消耗计算与互动健身报告

计算原理：基于代谢当量（MET）的热量消耗公式

本项目的 MET 值参考：

根据《中国健康成年人身体活动能量消耗参考值》（T/CSSS 002-2023）和体感游戏相关研究对热量消耗进行估算。

3.4 完整代码结构

角色	代码截图
🦖小恐龙
🌵仙人掌
🐦鸟
☁️云
地面
背景
🔚游戏结束

4 功能测试运行

4.1 操作说明

4.2 界面显示

实时呈现得分和运动数据，摄像头实时画面和当前识别的姿态等内容。

5 项目总结与拓展

5.1 项目亮点

注意事项：本项目寓教于乐，条件允许时多参加户外体育活动。

5.2 拓展方向

增加最高分记录，速度随时间递增，优化热量消耗公式等等

增加开始游戏姿态（全流程体感控制）

增加双人轮流PK模式（排行榜竞技）

增加健身课程模式（定时训练）

优化运动数据可视化

5.3 学习评价表

6 参考资源

项目文件：https://share.weiyun.com/40xz9G8I