KI-Plattform für Gesundheit & WohlbefindenKILive
Wellnix
KI-Gesundheitsplattform, die Bewegungsanalyse, Echtzeit-Ernährungsintelligenz und vorausschauendes Wohlbefinden verbindet.
Ergebnis
Haltung aus Handyvideo bewertet
Das Problem
Zu Hause zu trainieren heißt, dass niemand einem sagt, dass die Ausführung falsch ist, bis etwas wehtut.
Was ich gebaut habe
Gebaut wurde eine Computer-Vision-Engine, die Haltung und Bewegung aus gewöhnlichem Handyvideo bewertet, kombiniert mit Ernährungstracking, sodass beide Signale in dasselbe Bild einfließen.
Das Ergebnis
Rückmeldung zur Ausführung ohne Trainer im Raum, und Empfehlungen, die Bewegung und Ernährung gemeinsam betrachten statt nur eines von beiden.
So funktioniert es
- 01
Der Nutzer nimmt eine Bewegung mit einer gewöhnlichen Handykamera auf, ohne Wearable und ohne Tiefensensor.
- 02
Die Pose-Schätzung extrahiert Gelenkpositionen pro Bild, und die Bewegung wird gegen die Form bewertet, die die Übung haben sollte.
- 03
Die Rückmeldung kommt als konkrete Korrektur zurück, nicht als Punktzahl, weil eine Zahl niemandem sagt, was zu ändern ist.
- 04
Ernährungseinträge fließen in dasselbe Profil, sodass Empfehlungen über Bewegung und Aufnahme gemeinsam argumentieren.
Die KI-Schicht
Pose-Schätzung auf Videobildern, dann regelbasierte Bewertung des extrahierten Skeletts gegen übungsspezifische Ausführungskriterien. Die Bewertung ist bewusst kein Modell: Ausführungsregeln sind bekannt, erklärbar und leichter zu korrigieren, wenn ein Trainer ihnen widerspricht.
Die Engineering-Schicht
Aufnahme auf dem Client, Analyse auf dem Server, Bildabtastung, um es bezahlbar zu halten, und ein Datenmodell, das Bewegung und Ernährung in einem Profil hält statt in zwei Apps.
Zentrale technische Entscheidungen
Deterministische Bewertung über einem gelernten Modell.
Die Pose-Schätzung ist der Teil, den nur ein Modell leisten kann. Zu beurteilen, ob ein Knie über die Zehenspitze hinausgeht, ist Arithmetik, und das in Code zu tun macht jedes Urteil für den Nutzer erklärbar.