目前的AI及时主要得益于视觉和音频数据的智能，最终的结果都是通过处理数据得出一个结论。
智能跑步机、智能健身衣、EMS电流训练，现在的健身行业充满了各种黑科技。但是小编认为只有精准的个性化指导与先进的健身知识才可以让我们变瘦并且瘦的健康。听起来好像只有昂贵的私教可以做到，但是今天我们要介绍一种黑科技——AI虚拟私教。AI虚拟私教是一种以计算机视觉技术为核心的人工智能教练系统，它可以像真人教练一样，帮助用户进行健身训练。我们今天讨论的主题是人工智能能否代替教练行业，计算机视觉技术如何为健身行业赋能。
健身行业的痛点是什么1、设施齐全，拥有优秀教练的健身房不一定就在你家附近。2、即使就在你家附近，去一次健身房的时间成本是很大的（路途、更换衣服、训练、洗漱）。3、私教普遍很贵，还带有很强的销售导向。4、如果不请教练，自己训练，很难达到效果，还极易受伤。5、非一线城市，优秀教练非常的稀缺，很难找到适合自己的教练。6、线上 APP，视频教学，课程种类很多，但很难针对每名用户来制定计划，也缺乏实时指导与反馈。
AI技术为健身行业赋能利用计算机视觉技术解决健身指导与身体检测什么是计算机视觉技术计算机视觉是以图像（或视频）为输入，以对环境的表达和理解为目标，研究图像信息组织、物体和场景识别、进而对事件给予解释的学科。计算机视觉包括物体识别与检测、语义分割、运动和跟踪、三维重建、动作识别、视觉问答等。
计算机视觉技术的应用计算机视觉技术在生活中使用非常广泛。比如，人脸识别、指纹识别、视频监控分析、三维视觉建模等。在健身领域中，也有很大的“用武之地”。我们今天主要介绍人体三维建模、人体姿态估计在健身训练中的应用点。
人体三维建模人体三维建模目前主流的做法是通过深度摄像头还原人体的3D模型。深度摄像头除了能够获取平面图像以外，还可以获得拍摄对象的深度信息，也就是三维的位置和尺寸信息，使得整个计算系统获得环境和对象的三维立体数据。通过深度摄像头获取人体的三维立体数据，我们可以把人的3D模型建立出来。根据人体的3D模型，我们可以得到人体的躯干长度、腰围、臀围、体脂率等信息，同时也可以判断是否有高低肩、头部侧倾、O型腿等问题。从而给健身用户定制合适的训练计划、评估锻炼的效果。目前，基于人体三维建模的产品已经开始在Vento智能健身房、Shape 健身等场馆中应用。
人体姿态估计（human pose estimation）人体姿态估计，就是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来，从而估计人体姿态。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等。通过对关键点在空间中的相对位置进行计算，就可以估计人体当前的姿态，加入时间信息后，我们还可以进一步分析肢体的运动轨迹、频率、幅度等信息。人体姿态估计的关键在于如何识别人体的关键点，目前主流的做法是基于和监督学习，比如卡耐基梅隆大学的开源项目OpenPose。OpenPose使用卷积神经网络提取图像的Part Confidence Maps 和Part Affinity Fields。得到这两个信息后，使用图论中的 Bipartite Matching（偶匹配）求出Part Association，将同一个人的关节点连接起来，合并为一个人的整体骨架。
计算机视觉与健身房身体评测
一说到姿态估计，我们马上就可以联想到健身房中常见的身体检测。通过传统的身体检测，可以让我们在健身中避免损伤、提高效率。健身中的检测可以分为三大类：
1、铅垂线静态评估，这也是最基本的评估方式2、FMS、DNS、SFMA......动态动作筛查3、身体成分检测：体脂率等等静态评估是指用户在三维空间内保持身体静止或肌肉等长收缩的状态下，教练通过肉眼观察，在一定的标准下，直接进行评估。很多体态问题可以在这个阶段被查出，比如：弯腰驼背、骨盆前倾、高低肩等。
动态动作筛查是通过几个标准化的动作，针对用户的运动能力进行评级打分，评估用户身体的灵活性、稳定性、动作模式等问题，从而避免身体损伤。动作筛查体系是一个帮助用户科学、高效、安全健身的好工具与完整体系，但问题在于这个测评非常依赖教练自身的经验与水平，也就是说你看过的人越多，教练水平越高，筛查结果也就越准确。目前健身行业由于信息不对称，教练资源不平均，很多健身房只是把筛查作为了销售手段，并不能真的帮助用户。但是如果通过计算机视觉的手段去解决，就可以做到标准化输出，让更多的人得到一样的优质服务与更加准确的测评。拿最流行的 Open Pose 举例，Open Pose 提取的骨骼关键点与健身培训学到的关键点几乎一致。这也为功能性动态评估一个很好的支撑。当然最重要的是，我们不必顶着被销售、被骗的压力，在家轻松的了解自己的身体状况。
人体姿态估计与动作纠正、指导发现了身体姿态问题后，我们需要讨论的是如何纠正训练与如何在正常的训练中做到正确的动作模式。很多健身App里已经有了丰富的动作库与有氧课程，但是很少有App可以关注到动作模式本身。如何做到更加高效与安全，这是需要通过科学的健身体系进行针对性指导与反馈的。私教在执教过程中，最重要的也是帮助用户建立起正确的动作模式，毕竟用户是在训练而不是在干活。每一个训练动作就像是一门技艺，需要反复打磨，比如深蹲、平板支撑、俯卧撑等。精准的动作就像是音乐符号，把他们组合起来就是完美的乐章，也就是我们所说的训练计划了。同样的问题，教练的经验和本身的知识储备，直接影响了用户的训练效果，而作为小白，找到一个优秀的教练可能跟中彩票的几率差不多。
但是通过人体姿态估来判断动作模式正确与否，是可以帮助用户标准化的建立动作模式的。这个技术是基于计算机视觉来实现的，通过对各种复杂情况下的人体骨骼关键点数据集进行训练，建立人体骨骼关键点识别的模型，从而准确找到每个关节点的位置，判断动作模式。这种方法拥有很好的鲁棒性，可以适应各种复杂的环境和光照条件。这相当于是一名经过培训的私人教练无时无刻的陪伴着你的训练，指导你的动作。当然对于很多要求轨迹的体育运动比如Golf 也是有很大帮助的。
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