Система оценки техники упражнений на основе компьютерного зрения

Наш клиент - фитнес клуб, который хочет предоставлять клиентам новую услугу - подписку на сервис по правильности выполнения физических упражнений, поскольку не все клиенты могут себе позволить фитнес-тренера.

Такой сервис должен быть дешевле затрат на тренера, но существенным удорожанием абонемента в фитнес-зал, так что фитнес-клуб будет иметь дополнительный постоянный доход с такой услуги. Также это позволит повысить качество самостоятельных тренировок и снизить риск травм за счёт своевременного выявления ошибок в технике.

Таким образом, нашей задачей является разработка системы для оценки правильности выполнения физических упражнений.

Пользователь записывает себя на видео во время тренировки, а наш сервис автоматически анализирует технику, выявляет ошибки и формирует рекомендации.

На загруженном видео алгоритмы фиксируют положение тела в ключевой («пиковой») фазе, определяют координаты основных точек (локти, колени, плечи и т.д.), рассчитывают углы между суставами и сравнивают их с эталонными значениями для каждого упражнения.

Мы реализовали поддержку 13 базовых упражнений. Все замеры проводятся при фиксированной позиции пользователя перед камерой, что обеспечивает стандартизацию результатов.

После обработки видео пользователь получает:

• изображение с наложенными скелетными метками,
• скриншоты с зафиксированными пиковыми позами,
• автоматический разбор ошибок и рекомендации по технике.

В основе системы — модель MediaPipe, которая обеспечивает высокоточное детектирование ключевых точек тела без необходимости дополнительного обучения. Для сложных случаев, когда стандартных возможностей MediaPipe недостаточно (например, для точного измерения расстояния до пола), мы внедрили дополнительную модель, анализирующую положение всего тела.

Технические вызовы и решения:

• Для повышения стабильности распознавания мы доработали параметры MediaPipe и стандартизировали положение камеры.
• Для упражнений с перекрытием частей тела реализованы специальные алгоритмы сглаживания и фильтрации нестабильных точек.
• Проблема отсутствия масштаба в изображении решена с помощью относительных измерений и использования анатомических пропорций.

Система уже используется для индивидуальных тренировок и в корпоративных фитнес-программах нашим клиентом. Время анализа одного упражнения занимает считанные секунды, а точность оценки техники сопоставима с работой профессионального тренера.

В ближайших планах — расширение списка поддерживаемых упражнений и интеграция с персональными фитнес-платформами. Проект готов к масштабированию до полноценной платформы персонального фитнеса с ИИ-ассистентом.