В последние годы инженеры и ученые-компьютерщики создали широкий спектр технологических инструментов, которые могут улучшить результаты фитнес-тренировок, включая смарт-часы, фитнес-трекеры, наушники с защитой от пота, умное домашнее оборудование для тренажерного зала и приложения для смартфонов. Новые современные вычислительные модели, особенно алгоритмы глубокого обучения, могут еще больше улучшить эти инструменты, чтобы они могли удовлетворять потребности отдельных пользователей.
Исследователи из Университета Брешии в Италии недавно разработали систему компьютерного зрения для умного зеркала, которое может повысить эффективность фитнес-тренировок как дома, так и в спортзале. Эта система, представленная в статье, опубликованной Международным обществом биомеханики в спорте, основана на алгоритме глубокого обучения, обученном распознавать человеческие жесты в видеозаписях.
«Наш коммерческий партнер ABHorizon изобрел концепцию продукта, который может направлять и обучать вас во время ваших персональных тренировок по фитнесу», — сказал TechXplore Бернардо Ланца, один из исследователей, проводивших исследование. «Это устройство может показать вам лучший способ тренировки в зависимости от ваших конкретных потребностей.».
Недорогая система компьютерного зрения, разработанная Ланца и его коллегами, использует алгоритм скелетизации (то есть алгоритм глубокого обучения, который может получать скелеты из изображений), работающий на встроенном устройстве Nvidia Jetson Nano с двумя камерами типа «рыбий глаз». В рамках своего исследования исследователи обучили эту систему обрабатывать и обнаруживать движения человека на видеозаписях, снятых двумя камерами».
«Система зрения, подобная той, которую мы разработали, может извлекать информацию из изображений с помощью алгоритма искусственного интеллекта», — сказал Ланца. «Наша последняя статья демонстрирует точность нашей системы измерения движений рук в простых фитнес-упражнениях, таких как сгибание рук на бицепс».
В одном из своих предыдущих исследований исследователи представили дизайн программного обеспечения , которое можно было бы использовать для создания всеобъемлющего прототипа интеллектуального зеркала для фитнеса, задуманного AB-Horizon. Их цель состояла в том, чтобы произвести устройство с себестоимостью производства , высокой производительностью и низким энергопотреблением.
«Главное преимущество нашей системы — отсутствие объектов, контактирующих с пользователем», — пояснил Ланца. «С помощью камер и приложений ИИ мы понимаем и оцениваем движения тела , выявляем ошибки осанки и анализируем простые фитнес-упражнения. В настоящее время наш системный анализ основан на простых переменных тела (угол локтя, положение рук…), но мы работаем над улучшением оценки. возможности машины».
Умное зеркало, которое Ланца и его коллеги помогают разработать, в идеале могло бы оценивать фитнес-упражнения так же, как персональные тренеры-люди, или даже более комплексно. Например, это может позволить пользователям вести подсчет повторений, которые они выполняют для определенных упражнений, а также обнаруживать основные движения (например, тягу, сгибание, вращение и т. д.) различных частей тела.
Вся информация, связанная с фитнесом, обнаруженная и рассчитанная зеркалом, отображается на нем, изменяясь в режиме реального времени, так что пользователи могут отслеживать ее во время тренировок или использовать ее для улучшения своих тренировок. Ланза и его коллеги оценили свою систему компьютерного зрения в серии тестов, уделив особое внимание ее способности отслеживать и делать прогнозы физической подготовки, когда пользователи выполняли сгибания рук на бицепс.
Исследователи обнаружили, что с хорошо разработанным и откалиброванным программным обеспечением их недорогая система технического зрения может предоставлять ценные данные, связанные с фитнесом, в то время как пользователи выполняют простые фитнес-упражнения. При интеграции в интеллектуальное зеркало, созданное AB-Horizon, новая система может значительно помочь пользователям, которые тренируются без присмотра тренера как дома, так и в спортзале.
Дополнительная информация: Бернардо Ланца, Кристина Нуцци, Симоне Пазинетти, Маттео Ланчини, Глубокое обучение распознаванию жестов на тренировках в тренажерном зале, выполняемое с помощью интеллектуального зеркала дополненной реальности на основе зрения, 40-я конференция Международного общества биомеханики в спорте, Ливерпуль, Великобритания: 19 июля. 23, 2022. commons.nmu.edu/isbs/vol40/iss1/87/
Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК
Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов
hello@technovery.com