Фитнес — это не только про красивые мышцы, но и про технику. Даже простое упражнение может быть бесполезным или травмоопасным, если выполнять его неправильно, а правильность выполнения упражнений зависит от мобильности тела.
Двое тренеров, которые владеют сетью фитнес-залов, обратились к нам именно с этой задачей: научить ИИ помогать им оценивать мобильность тела клиентов и корректность их движений.
Идея звучит просто – человек делает несколько базовых упражнений, система фиксирует позу и выдает рекомендации, где тело “зажато”, а где техника нарушена.
С чего всё началось
У клиента была непростая задача – создать мобильное приложение, которым клиенты и тренеры могли бы тестировать степень мобильности тела, потому что от этой степени зависит вся дальнейшая работа с клиентом.
Но все упирается в ИИ-модуль, который должен уметь распознавать движения человека и находить в этих движениях правильные и неправильные паттерны. Это было нашей задачей для PoC (proof of concept).
Мы стартовали с PoC на пяти упражнениях. Для этого взяли за основу MediaPipe — фреймворк, который умеет находить ключевые точки на теле и считать углы между суставами. Далее эти углы надо было просто сравнить с эталонными значениями. Фреймворк показывает хорошую работу на многих задачах “из коробки”.
Но у нас на практике быстро выяснилось, что не всё так гладко:
- Не все точки определялись корректно, иногда приходилось программировать кастомные метки
- Результат сильно зависел от ракурса и пересечений конечностей
- Точки могли “съезжать” из-за качества видео или света
Мы нашли решение: сделали усреднение по нескольким кадрам, проработали алгоритмы под конкретные упражнения и научили ИИ-модель уверенно измерять углы даже в “сложных” позах.
Мы улучшили стабильность вычислений, добавили фильтрацию «шумных» точек и придумали, как компенсировать отсутствие «линейки» в кадре, чтобы система корректно определяла расстояния.
От PoC теперь можно идти к MVP
Клиенту понравился результат первого этапа и он попросил расширить его до 8 упражнений. Мы сделали это, тем самым проверив основную гипотезу клиента и доказав работоспособность модели на различных упражнениях и разных клиентах.
Сейчас пайплайн выглядит так:
- Пользователь выполняет упражнение и записывает видео на смартфон
- Тренер выбирает пиковые фазы движения и делает скриншоты, затем отправляет всё в наш ИИ-модуль
- Нейросеть анализирует позы и углы
- В результате нейросеть сообщает, где техника правильная, а где стоит доработать
Всего у клиента 13 упражнений и большие планы на MVP. С нашим PoC можно искать инвесторов, чтобы продолжить работу над приложением, ведь мы подтвердили гипотезу, стартап имеет шансы на успех.
Планы на будущее
Идеальный пайплайн для клиента выглядит следующим образом:
- Пользователь выполняет упражнение и записывает видео на смартфон
- Приложение само выбирает пиковые фазы движения и делает скриншоты
- Нейросеть анализирует позу и углы
- Результаты показывают, где техника правильная, а где стоит доработать
- Автоматически формируется отчет для пользователя и тренера, где оценивается мобильность тела. Формируются рекомендации по дальнейшим упражнениям, чтобы улучшить мобильность
В перспективе проект может вырасти в экосистему для анализа физических упражнений:
- Не только автоматический разбор ошибок, но и персональные рекомендации по тренингу
- Поддержка разных видов тренировок
- Развитие интерфейса, где пользователь сразу видит свой прогресс на протяжении длительного периода времени
Мы проверили гипотезу — ИИ может осуществлять тест мобильности тела для небольшого фитнес-бизнеса, но возможности куда шире: на этой базе можно строить корпоративные wellness-программы, а также онлайн-курсы по тренировкам, где система сама будет подсказывать, как улучшить результат.
Кстати, мы уже делали как-то фитнес приложение, но без ИИ.
Компания-заказчик разработала устройство Activ5, которое коннектилось с нашим мобильным приложением, и пользователь мог тренироваться, по-разному его сжимая разными частями тела.
Разработанное мобильное приложение содержит более 50 изометрических упражнений на все группы мышц. Некоторые упражнения представлены в виде игрового процесса, в котором пользователь должен провести, например, лыжника по определенной траектории.
Спасибо за внимание! Оставайтесь на связи, впереди еще много интересных кейсов.
