Занятия фитнесом с ИИ-тренером могут стать перспективой ближайших лет. Ученые разработали систему детектирования скелетной модели человека во время занятий спортом, применив технологию HPE – HumanPoseEstimation.
В основе проекта лежит технология Human Pose Estimation (HPE) — это система идентификации и классификации узлов человеческого тела. Фактически, это способ определения координат каждого узла - руки, головы, туловища, - называемого ключевой точкой и определяющего положение тела человека.
HPE используется для оценки действия человека во время его тренировки: правильно ли он делает данное упражнение, сколько раз он его сделал и насколько эффективно его выполняет.
В системе, придуманной научно-исследовательским отделом разработки прикладного и системного программного обеспечения МТУСИ, используется разработанная легковесная сверточная нейронная сеть GL-Pose для оценки позы человека, адаптированная для вывода результатов в реальном времени на разных типах устройств и обученная на собранном DataSet. Точность модели оценивается в 74% по метрике mAP, а также в 97,5% метрике PCK@0.2.
Развитие такой системы позволит добавить функции персонализации, которые помогут составить полностью индивидуальный план тренировок, исходя из физического уровня пользователя.
Искусственный интеллект способен сделать физические нагрузки более эффективными и доступными, позволяя заниматься спортом дома, корректировать тренировки в режиме реального времени и добиваться оптимальных результатов без лишних затрат.