“AI+健身” 旷视算法生产平台AIS助力运动智能化

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伴随着全民健身热潮的健身持续上涨以及去年8月国务院印发《全民健身计划(2021-2025年)》的政策推动,AI、旷视云计算等新兴技术现正在被广泛应用于体育产业中。算法生产
旷视运动猿训练站能够科学分析并判定多项体育动作,平台并且一在旷视技术开放日上亮相,力运就吸引了行业的动智关注,成为全民健身与AI技术融合的健身代表。
精准检测 旷视运动猿训练站进入健身赛道
旷视运动猿训练站基于Meg Engine框架,旷视以算法生产平台AIS(AI Service,算法生产简称AIS)为基础进行研发,在纯视觉方向上实现了精度高、速度快、成本低等优势,可准确识别正确与违规动作,以AI助力体育训练全流程的数字化和智能化。旷视运动猿训练站通过自研模型快速精准的检测超过30个人体骨骼点,可覆盖跑步训练、身体素质训练、球类训练三大运动品类下的多种运动场景。
比如,在跳绳场景中,在240次/分钟的条件下,旷视运动猿训练站能够实现正负1的误差,并可以准确分辨出跳绳与开合跳等相似的动作。而仰卧起坐不仅支持识别运动过程中的双手未抱头、双腿未屈膝、手肘未触碰膝盖等多种违规情况,还能准确记录运动过程中的真实数据,实现正负1的计数要求。
算法升级 “AI+健身”完美融合
传统的算法生产囿于数据生产的复杂性、算法模型的不确定性和硬件平台的多样性等问题,导致算法生产门槛高、成本高、效率低,让AI难以“飞入寻常百姓家”,未能广泛地走进健身场景。所以一直以来,智能运动健身虽然被视为重要赛道,却尚未迎来行业爆发阶段。
旷视提出的算法量产理念及其自研的算法生产平台AIS,快捷有效的改进了传统算法的问题。
AIS基于旷视Brain++体系,构建了一套覆盖数据处理、模型训练、性能分析调优、推理部署测试等算法生产全链路,零代码、自动化的生产力工具平台,提供多种功能支持算法快速生产部署,可以大幅降低算法生产的门槛,提升算法生产效率。以足球颠球计数为例,需要有人体检测、骨骼点检测、足球检测至少三个模型。借助算法生产平台AIS,人体检测和骨骼点检测模型耗时为12小时左右,足球检测模型则进一步降低至1-4小时,极大地提升了模型训练的效率。
AIS保驾护航 AI智能加速生活化
模型训练完成只是基础,模型运行后依然可能面临各种动作漏判、误判等问题,例如在跳绳中,假跳或单腿跳等动作的骨骼点动作轨迹与正确的跳绳动作十分相似,这就要求模型快速迭代、调优,让旷视运动猿训练站练就“火眼金睛”,快速识别出假动作和错误动作。
假设如果不借助算法生产平台AIS的能力,算法研究员将一个模型做到60分就得需要几天时间,持续投入才可能做到80分,而有了算法生产平台AIS的保驾护航,项目组可以大幅提升模型优化速度,在一天中能进行多轮迭代。通过AIS平台提供的模型评测工具,研发人员可以快速定位模型问题,指导后续模型调优工作。
有了高精度、低成本等方面的优势作为保障,旷视表示在未来运动猿训练站也有望走进标准更严格的体育教研一线,更重要的是,其背后的AIS和算法量产的理念,不仅为智能运动健身等行业场景的应用与发展打开了思路,对于AI生产模式理念的革新和生产力的进化也提供了良好的借鉴意义。相信在不远的未来,AI将在更多场景下发挥作用,让更多的人享受到更加智能的生活。
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