基于人工智能的智能健身评分系统方案

以下是智能健身评分系统的技术方案设计，涵盖人体关键点识别、动作识别与评分计数功能，可应用于智能硬件、健身 APP 或在线课程平台：

一、系统架构设计

二、核心技术选型

1. 人体关键点检测

• 算法选择：

  • PP-TinyPose：百度飞桨轻量化模型，FP16 精度下实现 122FPS 检测速度，COCO 数据集 AP 达 51.8%。
  • MoveNet Thunder：Google 轻量级模型，支持移动端实时推理，关键点检测精度 80.6%。
  • OpenPose：支持多人检测，25 个身体关键点 + 70 个面部关键点，适合复杂场景。

• 部署优化：

  • 使用 OpenVINO 工具套件进行模型转换，支持 CPU/GPU/NPU 异构加速，推理速度提升 3-5 倍。
  • 采用动态分辨率调整，在移动端实现 720P 分辨率下 30FPS 实时检测。

2. 动作识别与计数

• 时序建模：

  • 双流卷积网络：结合骨骼关键点坐标与运动向量，提升时序动作识别准确率。