“AI运动”科技助力——智慧健身路径提升智能健身新体验！

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近年来，全民健身运动大潮正在席卷我们的生活，从线上到线下、从商区到社区，健身锻炼越来越常见，场景也越来越多元。

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的场景开始应用人工智能，在人工智能技术更迭及后疫情时代的背景下，智能运动健身行业得到非常大的发展。

刘畊宏带起了“居家”健身潮，——居家健身的热潮出现，让人们对线上健身等脱离传统健身的形式有了更多认知；

AI太极/AI武术大屏带起了“智能”健身潮——AI智能健身热潮的出现，为人们“能运动、会运动、想运动”提供了新的思路、让“随时随地、快乐、专业、标准的运动”成为可能。

在智能健身场景下，动作类型与人体骨骼点的位置变化之间存在着密不可分的关系，因此采取手势识别、人体关键点检测技术、健身活动目标跟踪模型、AI肢体识别等技术对实现智能化健身至关重要。

下面我们一起来了解下这些技术算法在AI太极/AI武术大屏中的应用：

手势识别

手势识别是贝塔智能在AI武术/AI太极中最基础的技术应用。利用深度神经网络对采集到的图像进行处理和特征提取，然后将其输入到一个分类器模型中进行分类，结合贝塔智能自主创新算法，在任何光线、背景、动态变化下，都能实现更加精准的手势识别。

AI手势识别是通过计算机视觉技术实现的。具体原理如下：

摄像头采集图像：

首先，使用摄像头对手势进行图像采集。

图像预处理：

对采集到的图像进行预处理，包括去噪、锐化、滤波等操作，以提高图像质量和减少干扰。

特征提取：

对预处理后的图像进行特征提取，将图像数据转换为数字数据，以便计算机进行处理。

分类器训练：

利用机器学习算法，在已有的标注数据集中训练分类器模型，使其能够准确地识别不同的手势。

手势识别：

将预处理后的图像输入已经训练好的分类器模型，通过比较不同手势对应的特征数据，得出最终的手势识别结果

人体关键点检测技术

Human Pose Estimation，即人体姿态估，是指通过人体肢体的运动、形态等信息，对人体进行建模并进行姿态预测的技术，该任务解决了图片中人体的关节点在哪里的问题。

贝塔智能在AI武术大屏和AI太极大屏中，采用的是基于深度学习的人体姿态估计算法。该算法可以将从摄像头中采集到的图像或视频数据，转化为3D人体姿态信息，这些信息包括人体关节的位置、方向、速度等，从而实现对肢体运动的精准识别和分析。

深度学习中常用的人体姿态估计算法包括基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于姿态回归的方法。

01，基于CNN的方法

该方法通过使用卷积、池化等操作，从输入图像中提取有用的特征信息，并通过堆叠多个卷积层来逐渐提高特征表达的抽象程度。在最后一层输出时，一般会将网络的输出转化为目标关键点的坐标位置或者热力图，即对每个关键点预测其在图像上的概率分布。

02，基于姿态回归的方法

该方法直接将整个图像作为输入，并通过训练一个神经网络，将图像映射到一组目标关键点的坐标位置。这种方法通常采用CNN加全连接层的架构，以便生成关键点坐标估计值。 

总体来说，卷积神经网络通过层层堆叠卷积层、池化层等操作，从输入图像中提取人体姿态相关的特征信息，并输出目标关键点的位置或热力图。基于姿态回归的方法则直接对整个图像进行处理，通过训练一个能够将输入图像映射到目标关键点坐标位置的神经网络来进行人体姿态估计。

健身活动目标跟踪模型

目标跟踪算法是一种计算机视觉技术，用于在视频中检测和跟踪特定对象的位置，它解决了视频中某一个目标在什么位置的问题。贝塔智能利用该算法基于视频帧序列，通过分析对象的运动特征、颜色、形状等信息，在每个时间步中更新识别目标的位置。

算法类别

 SiamRPN是一种基于深度学习的目标跟踪算法，它使用了RPN作为回归器和分类器，通过利用学习到的特征将目标区域与背景区域进行区分，并预测目标区域的位置和大小的变化，从而实现目标的追踪。

算法训练与部署

1.收集并标注数据：收集包含目标物体的图像或视频，标注出图像中目标所在的位置信息。收集数据过程中需要保证样本的多样性。

2. 数据预处理：针对获取到的数据进行数据清洗、数据归一化等操作。数据清洗可以在一定程度上提升模型的泛化能力。

3. 特征提取：对数据集中的目标物体和背景进行特征提取（例如，颜色、纹理、形状等），并对特征进行选择和降维，以便于后续的跟踪。

4. 训练模型：使用已标注的数据集，训练目标跟踪模型。这个过程包括特征选择和训练分类器，通过不同的特征组合和分类器的组合，找到最适合的模型参数。

5. 模型检验：需要使用一些测试图片来验证模型在部分测试集上面的具体效果。

6. 模型评估：评估训练好的模型在测试集上的性能，包括精确度、召回率、F1分数等指标。

7. 模型优化：对模型进行优化，例如增量学习、模型融合等方法，以提高模型的性能和鲁棒性。

8. 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，对输入图像或视频处理后，即可实现目标跟踪任务。

AI肢体识别

00:2

肢体识别是AI武术大屏及AI太极大屏中最为关键的算法之一。该算法利用深度学习技术对人体肢体进行识别和追踪，从而能够准确地捕捉演员的动作和姿态信息，并将其实时投影到大屏幕上。

AI肢体识别算法的基本流程如下：

01，数据采集：

收集包含肢体动作的视频或图像数据。数据预处理：对收集到的数据进行预处理，如去除噪声、调整图像大小等。

02，特征提取：

从预处理后的数据中提取特征信息，例如关键点坐标、轮廓线等。

03，建立模型：

使用机器学习算法训练一个模型，将肢体动作与其对应的动作类别建立映射关系。

04，模型测试：

使用测试数据对模型进行评估，并不断优化模型的准确度和精度。

04，实时监测：

将训练好的模型应用于实时视频或图像流中，实现对肢体动作的实时监测。

这一技术的应用使得观众可以更加清晰地看到每个动作的细节和精华，进一步增强了老师的表现力和观众的沉浸感。

AI武术、AI太极是一种结合了传统武术、拳法和现代人工智能技术的创新实践。贝塔智能通过将AI技术和传统武术相结合，将专业老师的武术、太极动作进行数字化展示，越来越多的观众通过这些大屏幕学习体验，在智能健身的同时进一步推动了中国文化的传播和发展。

目前，贝塔智能AI武术、AI太极大屏不仅在全国超300+项目落地，还出口美国、以色列等海外地区，AI武术大屏及AI太极大屏不仅为全民健身提供智能化应用，还弘扬和传承了中国传统文化，同时还为中国传统文化在国际上的推广增添科技助力！

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