意大利布雷西亞大學的研究人員最近開發了一種用于智能鏡子的計算機視覺系統，可以提高家庭和健身房環境中健身訓練的效率。在國際體育生物力學學會會議上公布的一篇論文中介紹了這一系統，該系統基于一種深度學習算法，經過訓練可以識別健身視頻中記錄的人體姿勢。
這款低成本計算機視覺系統利用骨架化算法，在帶有兩個魚眼攝像頭的嵌入式英偉達Jetson Nano設備上運行。該系統可以通過人工智能(AI)算法從拍攝的人體運動視頻片段中提取信息，論文證明了其在測量簡單健身練習(如肱二頭肌卷曲)中手臂運動的準確性。
研究人員表示，該系統的優勢是無需與使用者接觸，使用攝像頭和AI應用程序，就可以了解和評估身體運動，檢測姿勢錯誤，并分析簡單的健身練習。現在，該系統分析基于簡單的身體變量(如肘部角度、手部位置)，他們還在努力提高AI的評估能力。
研究人員正與其商業伙伴AB-Horizon合作設計一款智能鏡子，能夠像人類私人教練一樣評估健身運動，或者以更全面的方式進行評估。例如，它可以計算用戶所做的特定練習的重復次數，同時還可以檢測身體不同部位的基本運動，例如牽引、屈曲、旋轉等。
所有由鏡子檢測和計算的健身相關信息都會顯示在鏡子上面并實時變化，這樣用戶就可以在鍛煉過程中實時了解自身情況，做出科學調整，從而提高訓練成績。
研究人員通過一系列測試對該系統進行了評估，特別是在用戶進行肱二頭肌鍛煉時，該系統能夠跟蹤并作出健康預測。
研究人員發現，通過精心設計和校準的軟件，他們的低成本視覺系統可以在用戶進行簡單的健身練習時提供有價值的健身相關數據。將其集成到智能鏡子中后，該系統可以顯著幫助那些在家庭和健身房進行訓練而沒有指導教練的用戶。(科技日報實習記者 張佳欣)
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