应用： 健身房训练姿态估计
行业： 智能健身评估
部署地点：美国、西班牙、法国
健身爱好者和运动员不断寻求创新方式来提升训练效果。在健身房锻炼期间获得精确的实时反馈变得越来越重要。传统的运动形式和姿态评估方法往往无法提供即时洞察，而且容易带有教练个人的主观偏见，难以实现有针对性和准确的分析结果及指导。
挑战
健身教练和爱好者在分析实时锻炼进度时面临多方面挑战，特别是在评估运动形式和正确性方面。传统方法往往依赖肉眼观察，这可能存在主观性并容易出现人为错误。此外，在锻炼过程中就形式偏差或不当技术提供即时反馈，对于需要监督多个客户的教练来说几乎是不可能的。因此需要一种能够通过视频录制或直播提供一致、客观和实时姿态估计分析的解决方案。
解决方案
NVIDIA Jetson Orin Nano 能够通过计算机视觉能力解决实时锻炼进度分析和运动正确性的挑战。系统采用YOLOv8-s姿态模型和NVIDIA TensorRT来处理和推理来自IP摄像头的高分辨率640×640输入图像。系统展现出卓越的推理性能，达到106 FPS。核心组件是在COCO-pose数据集上训练的YOLOv8-s姿态模型，为人体动作跟踪提供高精度支持。
通过利用身体动作数据点，系统准确识别和分析用户的精确动作，为运动形式和姿态提供宝贵洞察。此外，它不仅仅是观察，还能自动计算运动重复次数并识别正在执行的特定训练类型。这种硬件和软件的创新融合不仅为教练提供实时反馈，还使他们能够定制指导，确保客户正确高效地执行运动，最终推动更好的健身效果并降低受伤风险。
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