Анализатор техники становой тяги с использованием ИИ | Отслеживание траектории движения грифа в р...

Описание: В этом видео я демонстрирую специально разработанную систему искусственного интеллекта, предназначенную для анализа техники становой тяги в реальном времени. Используя специализированный конвейер компьютерного зрения, система отслеживает штангу и блины, одновременно контролируя биометрические данные человека.

Ключевые особенности этого проекта включают:
Извлечение биометрических точек: отслеживание в реальном времени плеча, бедра и колена для мониторинга углов суставов и механики сгибания.

Обнаружение объектов: точная локализация грифа и весов для визуализации траектории движения грифа.

Коррекция техники: автоматическое определение выравнивания спины и разгибания ног для обеспечения безопасности подъема и технической точности.

Этот инструмент создан для спортсменов и тренеров, которые хотят использовать глубокое обучение для предотвращения травм и оптимизации производительности. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, заинтересованным в оценке позы на основе YOLO, или пауэрлифтером, ищущим аналитические данные, этот проект демонстрирует возможности ИИ в спортивной науке.

Руководство: https://github.com/Labellerr/Hands-On...
Github: https://github.com/Labellerr

Разделы:
0:00 Введение: Анализ становой тяги в реальном времени с помощью ИИ
0:24 Призыв к действию «Подписаться»
0:31 Обзор проекта: Создание виртуальной панели управления для тренера
0:48 Ключевые функции: Отслеживание положения тела (плечо, бедро, колено) и анализ штанги
1:09 Применение в реальном мире: Дистанционный коучинг, профилактика травм, интеграция с тренажерным залом
1:40 Основная техническая логика: Проверка угла бедра (правило 45°-90°)
2:25 Мониторинг скорости для обеспечения стабильности во время спуска
2:36 Цели панели управления: Подсчет повторений, хронометраж, графики и обратная связь по технике выполнения
2:48 Шаг 1: Импорт библиотек и клонирование репозитория вспомогательных файлов
3:04 Шаг 2: Набор данных необработанного видео становой тяги
3:44 Шаг 3: Извлечение 50 кадров для аннотирования
4:08 Шаг 4: Аннотирование ключевых точек (плечо, бедро, колено, штанга) в Labeler
4:48 Шаг 5: Экспорт аннотаций и преобразование формата COCO в YOLO
5:25 Шаг 6: Обучение модели поз YOLO 11n
5:57 Шаг 7: Выполнение первоначального вывода на необработанном видео
6:27 Шаг 8: Создание панели расширенного анализа
6:33 Объяснение метрик панели: счетчик повторений, время в реальном времени/среднее время, пиковая скорость
7:01 Логика техники: фазы подготовки, подъема и блокировки с пороговыми значениями угла
8:17 Шаг 9: Запуск полного вывода данных с панели мониторинга
9:03 Результаты: Панель мониторинга в реальном времени с графиками перемещения и скорости
10:54 Заключение и дополнительные ресурсы

Хотите узнать больше о наших услугах?
Веб-сайт: https://www.labellerr.com
Заказать демонстрацию: https://www.labellerr.com/book-a-demo

Найдите нас в социальных сетях:
LinkedIn:   / labellerr  
Twitter: https://x.com/Labellerr1

#deadlift #aiposeestimation #computervision #yolo11 #sportsai #powerliftingtech #fitnessai #biomechanics #deeplearning #formanalysis #aihealth #barpathtracking #pythonprogramming #gymtech #opencv #machinelearning #liftingform #aianalytics #smartgym #techinfitness