基于人工智能的实时健身训练分析系统:深蹲姿态识别与动作评估

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项目名称
1.【BiLSTM模型实现电力数据预测】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】


1. 项目简介

本项目旨在开发一个基于人工智能的实时健身训练分析系统,专注于深蹲姿势识别与动作评估。随着个人健身和运动健康的普及,人们越来越希望能够在家中或健身房使用智能化工具来实时监控自己的锻炼情况,并获得专业的动作纠正指导。本系统利用计算机视觉技术,通过摄像头捕捉用户的深蹲动作,结合深度学习模型对姿势进行实时分析,识别出用户在运动过程中可能出现的

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转载自blog.csdn.net/2401_87275147/article/details/142670775