Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Оценка техники

Отрасль: Спорт и фитнес
Подотрасль: Спортивные школы

Потребности бизнеса​

Основные проблемы:​

  1. Субъективность оценки техники: Тренеры и эксперты могут по-разному оценивать технику выполнения упражнений, что приводит к неоднозначным результатам.
  2. Недостаток времени: Тренеры не всегда могут уделить достаточно времени каждому ученику для детального анализа техники.
  3. Отсутствие объективных данных: Нет систематизированного подхода к сбору и анализу данных о технике выполнения упражнений.
  4. Сложность масштабирования: В крупных спортивных школах сложно обеспечить одинаково высокий уровень контроля за техникой всех учеников.

Типы бизнеса, которым подходит агент:​

  • Спортивные школы и академии.
  • Фитнес-клубы с профессиональными тренировками.
  • Тренерские центры, занимающиеся подготовкой спортсменов.
  • Онлайн-платформы для обучения спортивным дисциплинам.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента:​

  1. Автоматическая оценка техники: Анализ видео или данных с датчиков для оценки правильности выполнения упражнений.
  2. Объективные метрики: Генерация числовых показателей (углы суставов, скорость движений, точность) для оценки техники.
  3. Рекомендации по улучшению: Предоставление конкретных советов для исправления ошибок.
  4. История прогресса: Сохранение данных для отслеживания улучшений техники с течением времени.
  5. Мультиагентное использование: Возможность одновременной оценки техники нескольких спортсменов.

Типы моделей ИИ​

  • Компьютерное зрение (CV): Для анализа видео и определения ключевых точек тела.
  • Машинное обучение (ML): Для классификации ошибок и генерации рекомендаций.
  • Обработка естественного языка (NLP): Для создания понятных текстовых рекомендаций.
  • Анализ временных рядов: Для оценки динамики движений.

Подход к решению​

Этапы работы агента:​

  1. Сбор данных: Видео или данные с датчиков (например, смарт-часов или фитнес-трекеров).
  2. Анализ: Определение ключевых точек тела, углов суставов, скорости движений.
  3. Оценка: Сравнение с эталонными данными для выявления ошибок.
  4. Генерация решений: Создание рекомендаций для улучшения техники.
  5. Отчет: Предоставление результатов в виде графиков, текста или аудиосообщений.

Схема взаимодействия​

  1. Пользователь загружает видео или данные.
  2. Агент анализирует данные.
  3. Агент генерирует отчет и рекомендации.
  4. Пользователь получает результаты через интерфейс или API.

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей спортивной школы или фитнес-клуба.
  2. Анализ процессов: Определение ключевых упражнений и метрик для оценки.
  3. Подбор решения: Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы (например, CRM или LMS).
  5. Обучение: Настройка модели на основе данных конкретного бизнеса.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI:​

  1. Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Используйте эндпоинты для загрузки данных и получения результатов.
  3. Интегрируйте агента в ваши системы (например, мобильное приложение или веб-платформу).

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование:​

Запрос:

POST /analyze-technique  
{
  "video_url": "https://example.com/video.mp4",
  "exercise_type": "squat"
}

Ответ:

{
  "score": 85,
  "errors": [
    {
      "description": "Колени выходят за линию носков",
      "severity": "medium"
    },
    {
      "description": "Недостаточная глубина приседа",
      "severity": "low"
    }
  ],
  "recommendations": [
    "Уменьшите угол наклона корпуса вперед.",
    "Следите за положением коленей."
  ]
}

Управление данными:​

Запрос:

GET /progress-history?user_id=123

Ответ:

{
  "user_id": 123,
  "history": [
    {
      "date": "2023-10-01",
      "exercise": "squat",
      "score": 70
    },
    {
      "date": "2023-10-15",
      "exercise": "squat",
      "score": 85
    }
  ]
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. POST /analyze-technique

    • Назначение: Анализ техники выполнения упражнения.
    • Параметры: video_url, exercise_type.
    • Ответ: Оценка, ошибки, рекомендации.

  2. GET /progress-history

    • Назначение: Получение истории прогресса пользователя.
    • Параметры: user_id.
    • Ответ: История оценок и упражнений.

  3. POST /train-model

    • Назначение: Обучение модели на новых данных.
    • Параметры: training_data.
    • Ответ: Статус обучения.

Примеры использования​

  1. Спортивная школа:

    • Агент используется для оценки техники юных футболистов. Тренеры получают отчеты с рекомендациями для каждого игрока.

  2. Фитнес-клуб:

    • Агент интегрирован в мобильное приложение клуба. Клиенты загружают видео своих тренировок и получают обратную связь.

  3. Онлайн-платформа:

    • Агент автоматически оценивает технику пользователей, занимающихся йогой, и предоставляет персонализированные советы.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Связаться с нами