在AI健身应用中，通过关键点检测技术可以实现对用户动作的精准捕捉和分析，从而进行统计计数和规范性姿态识别。

统计计数：比如在做瑜伽、健身操等运动时，系统可以通过对人体关键点（如手部、脚部、关节等）的实时追踪，精确计算用户的动作次数。例如，在做深蹲或俯卧撑时，系统能通过检测髋关节和膝关节的角度变化来判断每次动作是否完成，进而准确计数。规范性姿态识别：关键点检测技术能够实时获取人体各部位的位置信息，结合人体骨骼模型和预设的标准动作模板，可以评估用户当前动作与标准动作的匹配程度，及时发现并纠正不规范的动作姿势，降低运动伤害风险，提升锻炼效果。例如，在做平板支撑时，系统能够通过检测头部、肩部、腰部、臀部以及四肢的关键点位置，确保用户保持正确的身体姿态。

这种基于深度学习的关键点检测技术，已在许多智能健身应用中得以广泛应用，为用户提供个性化的指导和反馈，让居家健身更加科学、高效。

AI健身教练

这款AI模型用于在健身训练中提供帮助，通过运用算法来跟踪动作和次数。借助对相应身体部位角度的精准识别，该模型能够确定锻炼动作的完成次数。

引体向上练习

（注：上述内容翻译为中文后，保持了原文的结构，意指这款AI健身教练能够利用技术监测引体向上的动作次数及身体各部位的角度变化，从而准确判断并记录引体向上这一锻炼项目的完成情况。）

俯卧撑练习

俯卧撑

俯卧撑是一种强化训练动作，执行时需身体呈俯卧姿势，通过伸直和弯曲手臂来抬起和降低身体，同时保持背部挺直，并用手掌和脚尖支撑全身。

运行指令：

<code>python main.py -t push-up -vs videos/push-up.mp4

（这条命令行指示是用Python程序处理一个关于俯卧撑的动作视频，其中“-t push-up”参数表示所做的是俯卧撑运动类型，“-vs videos/push-up.mp4”则指定了分析的视频文件路径为"videos/push-up.mp4"，这个程序可能利用AI模型来识别并统计视频中的俯卧撑动作次数及其规范程度。）

仰卧起坐

仰卧起坐是一种增强腹部耐力的训练练习，旨在强化、紧实和塑造腹部肌肉。它与卷腹类似，但仰卧起坐的动作幅度更大，能锻炼到更多的肌肉群。

步行锻炼

深蹲练习

深蹲

深蹲是一项力量训练，要求练习者从站立姿势开始，将臀部下压，然后恢复站立姿势。在深蹲下蹲的过程中，髋关节和膝关节会弯曲，而踝关节会发生背屈。

运行指令：

<code>python main.py -t squat -vs videos/squat.mp4

为了使用你的网络摄像头实时检测你的动态动作，请使用以下命令：

（这段话意味着，通过运行上述Python命令，可以分析指定的"squat.mp4"视频文件中深蹲动作的情况。如果要实时使用网络摄像头检测用户的深蹲动作，则需要另外的命令或设置。）

核心代码

def angle_of_the_neck(self):

r_shoulder = detection_body_part(self.landmarks, "RIGHT_SHOULDER")

l_shoulder = detection_body_part(self.landmarks, "LEFT_SHOULDER")

r_mouth = detection_body_part(self.landmarks, "MOUTH_RIGHT")

l_mouth = detection_body_part(self.landmarks, "MOUTH_LEFT")

r_hip = detection_body_part(self.landmarks, "RIGHT_HIP")

l_hip = detection_body_part(self.landmarks, "LEFT_HIP")

shoulder_avg = [(r_shoulder[0] + l_shoulder[0]) / 2,

(r_shoulder[1] + l_shoulder[1]) / 2]

mouth_avg = [(r_mouth[0] + l_mouth[0]) / 2,

(r_mouth[1] + l_mouth[1]) / 2]

hip_avg = [(r_hip[0] + l_hip[0]) / 2, (r_hip[1] + l_hip[1]) / 2]

return abs(180 - calculate_angle(mouth_avg, shoulder_avg, hip_avg))

def angle_of_the_abdomen(self):

# calculate angle of the avg shoulder

r_shoulder = detection_body_part(self.landmarks, "RIGHT_SHOULDER")

l_shoulder = detection_body_part(self.landmarks, "LEFT_SHOULDER")

shoulder_avg = [(r_shoulder[0] + l_shoulder[0]) / 2,

(r_shoulder[1] + l_shoulder[1]) / 2]

# calculate angle of the avg hip

r_hip = detection_body_part(self.landmarks, "RIGHT_HIP")

l_hip = detection_body_part(self.landmarks, "LEFT_HIP")

hip_avg = [(r_hip[0] + l_hip[0]) / 2, (r_hip[1] + l_hip[1]) / 2]

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