AI 健康与身心平台AI已上线
Wellnix
融合动作分析、实时营养洞察与预测性健康管理的 AI 健康平台。
结果
用手机视频给姿态打分
问题
在家训练意味着，在某个地方疼起来之前，没人会告诉你动作不对。
我构建了什么
构建了一套计算机视觉引擎，用普通手机视频给姿态和动作打分，并与营养记录配合，让两路信号汇入同一张画像。
成效
不需要教练在场也能得到动作反馈，建议同时基于运动与饮食，而不是只看其中一项。
工作原理
- 01
用户用普通手机摄像头录下一个动作，不需要可穿戴设备，也不需要深度传感器。
- 02
姿态估计逐帧提取关节位置，动作会对照该项目本应有的形态打分。
- 03
反馈返回的是具体的纠正点，而不是一个分数，因为数字不会告诉任何人该改什么。
- 04
营养记录进入同一份画像，因此建议会把运动与摄入放在一起考虑。
AI 层
在视频帧上做姿态估计，再用基于规则的方式，把提取出的骨架对照每个动作的标准逐项打分。打分刻意不用模型：动作标准是已知的、可解释的，教练不认同时也更容易改。
工程层
客户端采集、服务端分析，抽帧以控制成本，以及一套把运动与营养放在同一份画像而不是两个应用里的数据模型。
关键技术决策
在学到的模型之上做确定性打分。
姿态估计是只有模型能做的部分。判断膝盖有没有超过脚尖是算术，用代码来算，每一次判断都能向用户解释清楚。
技术构成
Computer VisionReactPythonAI Health