意大利布雷西亚大学的研究人员最近开发了一种用于智能镜子的计算机视觉系统,可以提高家庭和健身房环境中健身训练的效率。在国际体育生物力学学会会议上公布的一篇论文中介绍了这一系统,该系统基于一种深度学习算法,经过训练可以识别健身视频中记录的人体姿势。

这款低成本计算机视觉系统利用骨架化算法,在带有两个鱼眼摄像头的嵌入式英伟达Jetson Nano设备上运行。该系统可以通过人工智能(AI)算法从拍摄的人体运动视频片段中提取信息,论文证明了其在测量简单健身练习(如肱二头肌卷曲)中手臂运动的准确性。

研究人员表示,该系统的优势是无需与使用者接触,使用摄像头和AI应用程序,就可以了解和评估身体运动,检测姿势错误,并分析简单的健身练习。现在,该系统分析基于简单的身体变量(如肘部角度、手部位置),他们还在努力提高AI的评估能力。

研究人员正与其商业伙伴AB-Horizon合作设计一款智能镜子,能够像人类私人教练一样评估健身运动,或者以更全面的方式进行评估。例如,它可以计算用户所做的特定练习的重复次数,同时还可以检测身体不同部位的基本运动,例如牵引、屈曲、旋转等。

所有由镜子检测和计算的健身相关信息都会显示在镜子上面并实时变化,这样用户就可以在锻炼过程中实时了解自身情况,做出科学调整,从而提高训练成绩。

研究人员通过一系列测试对该系统进行了评估,特别是在用户进行肱二头肌锻炼时,该系统能够跟踪并作出健康预测。

研究人员发现,通过精心设计和校准的软件,他们的低成本视觉系统可以在用户进行简单的健身练习时提供有价值的健身相关数据。将其集成到智能镜子中后,该系统可以显著帮助那些在家庭和健身房进行训练而没有指导教练的用户。


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