Analyse vidéo et intelligence artificielle pour des entraînements aux haltères efficaces et sans erreur

Client

Le client travaille dans le secteur du sport. . Le client est un entrepreneur, champion acclamé de culturisme poids lourds et créateur d'un produit de remise en forme. Il a conçu des haltères exclusifs pour des entraînements efficaces et sans blessure. Le produit cible les athlètes olympiques, les équipes sportives, les clubs et salles de sport haut de gamme, les universités, les bases militaires, etc. Les haltères offrent une stabilité et un contrôle maximaux, garantissant des entraînements en toute sécurité.

Défi : Implémenter la détection d'erreurs d'entraînement basée sur des données limitées

Ils voulaient embaucher un fournisseur de technologie avec de l'expérience pratique en analyse vidéo et IA. Le client voulait apporter de l'innovation au projet et le rendre technologique. Ils cherchaient à ajouter une technologie permettant à l'utilisateur de suivre ses entraînements tout en utilisant des haltères. Ils voulaient aussi automatiser l'estimation des mouvements pendant les entraînements (détection et suivi de la posture dans les vidéos), car c'était encore une tâche manuelle et cela demandait beaucoup de temps et d'efforts.

DataSqueeze possède une vaste expérience dans les logiciels d’analyse vidéo IA et développement d’applications de remise en forme et de kinésithérapie. Ainsi, le client nous a demandé de prendre en charge le projet.

Le premier défi a été de travailler avec des données limitées. Nous n'avions que quelques vidéos fournies par le client. Nous avons utilisé des données à source ouverte pour entraîner les modèles d'estimation de posture, et les vidéos du client pour la détection d'erreurs.

Solution : Modèles personnalisés d'estimation de posture vidéo pour les entraînements aux haltères

Pour effectuer l'estimation de la posture humaine dans des vidéos, nos scientifiques des données devaient analyser les postures grâce à la vision par ordinateur. La partie la plus difficile du projet pour notre équipe technique a été de définir les limites des répétitions, car l'estimation de la posture humaine en vidéo dans le sport est complexe. Si la personne exécute l'exercice de manière incorrecte ou si sa posture est difficile à définir, estimer sa posture et fournir des enseignements analytiques peut s'avérer difficile.

Pour définir les répétitions d'exercices sur vidéo, nous avons construit un modèle RNN personnalisé. Il a permis l'estimation de la posture et la détection des erreurs.

Détection des limites de répétitions :

Les graphiques ci-dessous représentent les prévisions du modèle RNN sur deux vidéos ainsi que les résultats finaux de la détection des répétitions obtenus après avoir appliqué plusieurs étapes aux résultats du RNN. Les véritables limites des répétitions sont également données.

Ensuite, nous avons développé une solution basée sur le cloud où le client pouvait télécharger ses vidéos d'entraînement avec des haltères sous divers formats.

Résultat : Analyse vidéo IA pour des entraînements aux haltères sûrs

En conséquence, le client a obtenu un logiciel IA sur mesure pour l'analyse vidéo. Il est rapide, précis et aide l'utilisateur à comprendre si sa routine de remise en forme fonctionne ou non. La solution fournit une analyse vidéo de l'entraînement alimentée par l'IA et l'apprentissage profond. Grâce à l'analyse vidéo basée sur l'IA, l'utilisateur peut analyser ses erreurs d'entraînement et les corriger.

Le client a tiré profit de la collaboration avec DataSqueeze de la façon suivante :

• analyse vidéo sur mesure basée sur l'intelligence artificielle
• modèles de suivi de posture et de détection d’erreurs pour une analyse efficace des mouvements développés à partir de zéro

Notre modèle d'estimation de la posture et de détection d'erreurs en action :