В научно-исследовательском отделе разработки прикладного и системного программного обеспечения МТУСИ разработана система детектирования скелетной модели человека во время занятия фитнесом с использованием технологии HPE – HumanPoseEstimation.
Human Pose Estimation (HPE) — это технология идентификации и классификации узлов человеческого тела. Фактически, это способ определения координат каждого узла (руки, головы, туловища и т. д.), называемого ключевой точкой и определяющего положение тела человека. HPE используется для оценки действия человека во время его тренировки: правильно ли он делает данное упражнение, сколько раз он его сделал и насколько эффективно он его выполняет.
В системе используется разработанная легковесная сверточная нейронная сеть GL-Pose для оценки позы человека, адаптированная для вывода результатов в реальном времени на разных типах устройств и обученная на собранном DataSet. Данная модель является одним из лидеров в показателях точности для задач HPE и показывает результаты в 74% по метрике mAP, а также 97.5% метрике PCK@0.2.
Развитие такой системы позволит добавить функции персонализации, которые помогут составить полностью индивидуальный план тренировок, исходя из физического уровня пользователя. Всё это делает тренировки более эффективными и доступными, позволяя каждому заниматься спортом дома, корректировать свои занятия в режиме реального времени и добиваться оптимальных результатов без лишних затрат.
Материал: News-w.org / Альберт Сафарян по материалам пресс-службы
Фото: пресс-служба
Human Pose Estimation (HPE) — это технология идентификации и классификации узлов человеческого тела. Фактически, это способ определения координат каждого узла (руки, головы, туловища и т. д.), называемого ключевой точкой и определяющего положение тела человека. HPE используется для оценки действия человека во время его тренировки: правильно ли он делает данное упражнение, сколько раз он его сделал и насколько эффективно он его выполняет.
В системе используется разработанная легковесная сверточная нейронная сеть GL-Pose для оценки позы человека, адаптированная для вывода результатов в реальном времени на разных типах устройств и обученная на собранном DataSet. Данная модель является одним из лидеров в показателях точности для задач HPE и показывает результаты в 74% по метрике mAP, а также 97.5% метрике PCK@0.2.
Развитие такой системы позволит добавить функции персонализации, которые помогут составить полностью индивидуальный план тренировок, исходя из физического уровня пользователя. Всё это делает тренировки более эффективными и доступными, позволяя каждому заниматься спортом дома, корректировать свои занятия в режиме реального времени и добиваться оптимальных результатов без лишних затрат.
Материал: News-w.org / Альберт Сафарян по материалам пресс-службы
Фото: пресс-служба
Обсудить
Читайте также:
30 октябрь 2023, Понедельник
Ученые МТУСИ разработали нейросетевую модель распознавания голосовых команд для системы управления роботом-манипулятором
27 май 2023, Суббота
В МТУСИ разработали рекомендации по выбору программных инструментов для создания кроссплатформенных мобильных приложений
26 февраль 2024, Понедельник
В МТУСИ исследуют применение искусственного интеллекта для диагностирования аллергических заболеваний
16 ноябрь 2023, Четверг
Ученые МТУСИ внедрили метод глубокого обучения для сегментации капилляров глаза
Комментарии (0)