System rozpoznawania poprawności wykonywanych ćwiczeń w oparciu o metody ML
Celem projektu jest opracowanie systemu rozpoznawania poprawności wykonywanych ćwiczeń, wykorzystującego metody uczenia maszynowego (ML), który będzie współpracował z wcześniej opracowanym systemem oczujnikowania maszyn do ćwiczeń. Nowy system, wykorzystując dane z czujników oraz obraz z kamer, umożliwi analizę i ocenę poprawności techniki wykonywanych ćwiczeń w czasie rzeczywistym.
W ramach projektu zrealizowano prace nad:
- integracją danych z czujników i analizy obrazu,
- stworzeniem modeli ML, które będą wykrywać i klasyfikować błędy w technice ćwiczeń,
- opracowaniem algorytmów umożliwiających dostarczanie użytkownikowi wskazówek i korekt w czasie rzeczywistym.
System będzie wspierał użytkowników indywidualnych, trenerów oraz fizjoterapeutów w poprawie jakości treningów i procesów rehabilitacyjnych. Dzięki integracji z obrazem z kamer pozwoli na zaawansowaną analizę biomechaniki ruchu i precyzyjną identyfikację odstępstw od prawidłowego wzorca ruchowego. Dodatkowo projekt zakłada możliwość personalizacji systemu, uwzględniającej indywidualne cechy użytkownika, oraz pełną kompatybilność z istniejącymi technologiami monitorowania parametrów treningowych.