基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发

1. 引言

在现代健身行业中，正确的运动姿势至关重要，不仅能提升训练效果，还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时，如深蹲、俯卧撑等，错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导，但随着人工智能技术的发展，使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正，逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。

本文将详细介绍如何基于NanoDet（一个轻量化目标检测模型）开发一个智能健身姿势纠正系统。我们将涵盖数据集的准备、模型的训练、实时推理以及UI界面的开发，并提供详细的代码实现。

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目录

1. 引言

2. 系统功能概述

2.1 功能目标

2.2 核心技术

3. 系统架构设计

4. 数据集准备

4.1 数据采集

4.2 数据标注

5. 模型训练

5.1 环境配置

5.2 数据预处理

5.3 配置文件修改

5.4 开始训练

6. 实时推理

6.1 推理代码

7. UI界面开发

8. 总结

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2. 系统功能概述

2.1 功能目标

1. 实时姿势检测：通过摄像头实时检测用户的健身姿势，判断是否正确。
2. 姿势纠正提示：针对错误的姿势，提供即时反馈和建议，帮助用户改正姿势。
3. UI界面展示：提供友好的用户界面，显示实时姿势检测结果和纠正建议。

2.2 核心技术

• NanoDet：一个高效的目标检测模型，适合在低功耗设备上运行，能够实时检测人体姿势。