導入事例
フィットネスとコンピュータビジョン：リアルタイムフィードバックによる人体動作の効果的評価
NVIDIA Jetson Orin Nanoによる骨格推定AIを活用し、ジムでの筋力トレーニングフォームを**106 FPS**でリアルタイム解析。利用者に即時フィードバックを提供し、運動効果の向上と怪我予防を支援します。
- 業種
- 小売・消費者サービス
- 用途
- ジムトレーニングの姿勢評価
- 成果
- **106 FPS** 推論速度
プロジェクトの背景と要件
このポーズ評価ソリューションは米国、スペイン、フランスのジムで導入され、Jetson Orin NanoとIPカメラでトレーニング動作を分析しフィードバックを提供します。
観察の主観性
- 従来の姿勢評価は肉眼での観察に依存しています。
- 評価は主観的な判断と人的エラーの影響を受けやすいです。
一貫した姿勢分析結果が必要です。
フィードバックの即時性
- コーチは複数のクライアントを同時に指導することがあります。
- ワークアウト中に一人ひとりのフォームのずれを即座に指摘するのは困難です。
映像からリアルタイムでトレーニングフィードバックを生成する必要があります。
ソリューションと構成
ビジョン推論
IPカメラの映像はYOLOv8-sポーズモデルとTensorRTで処理され、モデルはCOCO-poseデータセットで訓練されています。
動作フィードバック
身体動作データからトレーニング種目を識別し、反復回数をカウントして、コーチの指導根拠を提供します。
構成コンポーネント
現場ギャラリー (2)
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