姿态识别+康复训练矫正+代码+部署(AI 健身教练来分析深蹲等姿态)

阿利同学 2024-06-18 16:01:02 阅读 98

姿态识别+康复训练矫正(AI 健身教练姿态分析)

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本文旨在构建一个 AI 健身教练,帮助判断姿态标准与否,并且矫正姿态!无论您是初学者还是专业人士,它都可以帮助您无缝地进行深蹲。为了完成这项任务,我们可以利用基于深度学习的人类姿态估计算法的强大功能。

身体姿态估计

用于姿势分析的正面和侧视图的直觉]

姿势构建 AI 健身教练来分析深蹲

深蹲时的状态图解释]

AI Fitness Trainer 的应用流程]

设计应用程序时的关键概念

角度计算AI Fitness Trainer 应用程序的反馈操作](计算非活动时间]

AI Fitness Trainer 应用程序中的测试用例]

深蹲模式 – 初学者与专业人士

姿态估计

使用检测器,管道首先定位帧内的人物/姿势感兴趣区域 (ROI)。跟踪器随后使用 ROI 裁剪的帧作为输入来预测 ROI 中的姿态地标和分割掩码。

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姿势分析的正面和侧视图的直觉

在设计一个应用程序来分析各种健身锻炼时,人们可能会好奇地执行各种计算,同时牢记相机对物体(人)的视野。使用正面视图,我们可以访问左侧和右侧,因此可以利用各种地标点的坡度和角度,例如膝臀线和膝臀线之间的角度等。这些信息可能有助于分析头顶推举、侧板支撑、仰卧起坐、卷曲等练习。我们可以使用侧视图来更好地估计有关垂直或水平的各种倾斜度。这些信息有助于分析硬拉、俯卧撑、深蹲、俯卧撑等运动。由于我们正在分析深蹲和所有关于垂直方向适当倾斜度的重要计算,因此我们选择了侧视图。为确保健康的生活方式,罗马尼亚主动向进行 20 次深蹲的人提供免费巴士票。看看这个Instagram帖子!

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姿势构建 AI 健身教练来分析深蹲

下图描述了我们的应用程序所需的地标。

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我们将考虑髋-膝、膝-踝肩-髋线与垂直线的角度,以计算状态(在后续部分中解释)并执行适当的反馈消息。如下图所示。

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用于姿势分析的正面和侧视图的直觉

Frontal vs side view for posture analysis on AI fitness trainer

在设计一个应用程序来分析各种健身锻炼时,人们可能会好奇地执行各种计算,同时牢记相机对物体(人)的视野。

使用正面视图,我们可以访问左侧和右侧,因此可以利用各种地标点的坡度和角度,例如膝臀线和膝臀线之间的角度等。这些信息可能有助于分析头顶推举、侧板支撑、仰卧起坐、卷曲等练习。

我们可以使用侧视图来更好地估计有关垂直或水平的各种倾斜度。这些信息有助于分析硬拉、俯卧撑、深蹲、俯卧撑等运动。

由于我们正在分析深蹲和所有关于垂直方向适当倾斜度的重要计算,因此我们选择了侧视图。

为确保健康的生活方式,罗马尼亚主动向进行 20 次深蹲的人提供免费巴士票。看看这个Instagram帖子!

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使用 MediaPipe 姿势构建 AI 健身教练来分析深蹲

下图描述了我们的应用程序所需的地标。

Pose Landmarks used for squats analysis in AI fitness

我们将考虑髋-膝、膝-踝肩-髋线与垂直线的角度,以计算状态(在后续部分中解释)并执行适当的反馈消息。如下图所示。

Angles between the shoulder-hip, hip-knee, knee-ankle lines with the corresponding vertical in AI fitness trainer

此外,我们将计算偏移角度(鼻子和肩膀所占的角度),并发出适当的警告,以保持良好的侧视图。此外,我们还将考虑计算不活动的时间,根据这些时间,正确和不正确的深蹲计数器将被重置。该应用程序还将提供两种模式:初学者和专业;人们可以选择其中任何一个并开始无缝地进行深蹲,无论他是初学者还是专家。人体姿态估计是计算机视觉中最令人兴奋的研究领域之一。它在广泛的应用中具有重要意义。我们可以用它来构建一个简单而令人兴奋的应用程序来[分析不良的坐姿]

深蹲时的状态图解释

状态转换图解释了执行深蹲时保持的各种状态。

请注意,所有状态都是根据髋膝线和垂直线之间的角度计算的(为简单起见,我们将此阶段压缩为膝盖和垂直线之间的角度.

以下 gif 说明了过渡的各个阶段。

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我们将处理应用程序的三种状态:s1s2s3。

状态 s1: 如果膝盖与垂直方向的夹角落在32°以内,则处于正常阶段,其状态为s1。它本质上是更新正确和不当深蹲计数器的状态。

状态 s2: 如果膝盖和垂直方向之间的角度落在 35° 和 65° 之间,则处于过渡阶段,随后进入状态 s2.

状态 s3: 如果膝盖和垂直方向之间的角度在特定范围内(例如,在 75° 和 95° 之间),则它处于通过阶段,随后进入状态 s3.

我们最终也可以提供状态转换图。

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注意:

与反馈相关的所有计算都是针对状态 s2 和 s3 计算的。

在实施过程中,我们维护一个列表:state_sequence。它包含人员从状态 s1s3 再回到 s1 时的一系列状态。state_sequence 中的最大状态数 为 3 ([s2**, s3, s2]**)。此列表确定是否执行正确或不正确的深蹲。

一旦遇到状态 s1,我们将state_sequence重新初始化为空列表,以便进行后续的深蹲计数。

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设计应用程序时的关键概念

角度计算

3 点之间的角度,其中 1 个是参考点,如下所示。

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该等式由下式给出:

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例如,要计算偏移角,我们将找到鼻子和肩膀之间的角度,鼻子的坐标是参考点。

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偏移角度超过某个OFFSET_THRESH时,我们假设该人面向相机前方,并显示相应的警告消息。

同样,可以参考下图来计算肩臀线与垂直线之间的夹角.

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AI Fitness Trainer 应用程序的反馈操作

我们的应用程序应提供五条反馈消息,而一条执行深蹲,即:

向前弯曲向后弯曲降低臀部膝盖从脚趾上掉下来深蹲 当髋部与髋部的垂直角度(即肩髋线与垂直线之间的夹角)低于阈值(例如 20°)时,将显示反馈 1,如下图所示。

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当髋部垂直角度高于阈值(例如 45°)时,将显示反馈 2, 如下所示

在这里插入图片描述

# 代码与部署

环境安装

unzip myproject.zipcd my_projectconda create -n pose python =3.9pip install -r requirements.txt

脚本运行

python run.py

总结

到目前为止,我们已经展示了如何使用 姿态识别解决方案构建一个简单的应用程序来分析深蹲。该应用程序的关键组件包括:

计算角度,例如肩-髋、髋-膝和膝-踝线及其相应的垂直线。我们保持各种状态以显示适当的反馈并区分正确和不适当的深蹲。计算重置相应计数器期间的非活动状态。

该应用程序假设该人应保持相机的良好侧视图。如果一个人完全面对镜头前,我们会显示适当的警告信息。



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