在当前时间 2024 年 8 月 12 日，AI 技术再次引起了广泛关注。这次的焦点是 #AI 俯卧撑计数 #，一个利用 YOLOv8（You Only Look Once version 8）端到端目标检测系统实现的项目。通过提取视频中的关节数据，计算相关距离和关节角度，AI 能够实时统计实际完成的俯卧撑次数。具体来说，当肩部角度低于 90 度时，计数值 “Step” 就会增加一次，从而记录下俯卧撑的完成次数。然而，由于胸部未完全接近地面等情况，可能会导致漏计或误报。通过调整代码，例如设定胸部距离地面的精确标准，可以进一步提高计数的准确性。
为了进一步优化 AI 俯卧撑计数系统，开发者们可以参考以下几个方面的改进建议：
- ** 设定胸部距离地面的精确标准 **：通过调整代码，设定胸部距离地面的精确标准，可以有效减少漏计和误报的情况。例如，可以在代码中增加一个条件，当胸部距离地面小于一定值时，才计数一次。
- ** 增加动作标准度检测 **：除了计数外，系统还可以增加一个功能，检测俯卧撑动作的标准度。通过分析关节角度和运动轨迹，系统可以给出动作是否标准的反馈，帮助用户纠正错误的动作。
- ** 多角度视频输入 **：为了提高检测的准确性，可以考虑使用多角度的视频输入。通过多个摄像头从不同角度拍摄俯卧撑动作，系统可以获得更全面的数据，从而提高计数的准确性。
- ** 实时反馈机制 **：增加一个实时反馈机制，当检测到动作不标准或计数错误时，系统可以通过语音或屏幕提示用户进行调整。这不仅可以提高计数的准确性，还可以帮助用户更好地完成训练。
AI 俯卧撑计数技术的实际应用场景非常广泛。首先，它可以应用于个人健身训练中，帮助用户实时监测和记录俯卧撑的完成次数，提供准确的运动数据。其次，在健身房和体育馆中，这一技术可以用于指导和监督会员的训练，确保他们的动作标准和训练效果。此外，在体育比赛和训练中，AI 俯卧撑计数技术也可以用于运动员的训练监测和数据分析，帮助教练制定更科学的训练计划。
除了俯卧撑计数，AI 技术在运动监测中的应用还有很多。例如，利用 YOLOv8 和其他目标检测系统，可以实现对引体向上、深蹲、仰卧起坐等多种运动的实时监测和计数。通过提取视频中的关节数据和运动轨迹，AI 可以准确记录每一个动作的完成次数，并提供动作标准度的反馈。