Entwicklung einer KI-gestützten Fitness-App für Android TV
Projekt in Kürze: Wir haben eine Android TV-App für eine große Kette von Fitnesscentern entwickelt, um ihnen dabei zu helfen, die Nische des Heimtrainings zu erschließen. Die Lösung ermöglicht es Ihnen, zu Hause mithilfe eines Fernsehers und einer Kamera zu trainieren, die Ihre Trainingsmethode in Echtzeit mithilfe künstlicher Intelligenz analysiert. Durch die Umsetzung eines solchen Projekts zur Entwicklung einer Fitness-App hat der Kunde sein Publikum erweitert und seine Kundenbindung erhöht..
Kunde und Herausforderung
Der Kunde, eine große Kette von Fitnesscentern, plante, eine Marktnische für Heimtraining zu erschließen und seinen Kunden eine einfache und erschwingliche Möglichkeit für ein effektives Training zu bieten. Der Kunde hatte mehrere Hauptanforderungen:
- Das Produkt schnell und mit minimalen Investitionen auf den Markt bringen, um die Nachfrage zu testen und die Rentabilität aufrechtzuerhalten.
- Sich von Mitbewerbern abheben, die teure Geräte oder einfache Video-Tutorials ohne Interaktivität oder Technikanalyse anbieten.
- Das Publikum erweitern und binden.
”Die Entwicklung eines Systems, das Übungstechniken in Echtzeit analysiert, war eine Herausforderung, aber Herausforderungen wie diese spornen uns an. Wir haben maschinelles Lernen eingesetzt, um sicherzustellen, dass das System jede Bewegung des Benutzers mit der Präzision eines Trainers verfolgt und ihm sofort sagt, wie er seine Leistung verbessern kann”, sagte Vadim Shilov, Leiter der Video-Streaming-Abteilung bei Promwad.
Lösung
Nach einer Analyse der Kundenanforderungen haben wir eine Fitness-App für Android TV entwickelt, mit der Benutzer zu Hause mithilfe eines Fernsehgeräts und einer externen Kamera trainieren können. Die Anwendung basiert auf einer Übungsbibliothek sowie auf Technologien für Computer Vision und künstliche Intelligenz. Sie hilft bei der Analyse und Korrektur von Übungstechniken in Echtzeit und gibt den Benutzern Feedback..
Die Lösung umfasst drei Schlüsselkomponenten:
- Kameraschnittstelle: Die Kamera erfasst die Bewegungen des Benutzers während des Trainings, und spezielle Verarbeitungsalgorithmen sorgen für eine hohe Bildqualität bei wechselnden Lichtverhältnissen.
- Mechanismus zur Erkennung von Körperhaltungen: Algorithmen, die auf KI-Modellen basieren, analysieren die Körperhaltung des Benutzers und gleichen sie mit Referenzhaltungen ab.
- Feedback-Modul: Die App gibt Empfehlungen in Form von Nachrichten, Fehleranzeigen oder Sprachansagen.
Softwareentwicklung
Wir haben eine Fitness-App auf der Android TV-Plattform entwickelt, die mit verschiedenen Geräten kompatibel ist. Die lokale Videoverarbeitung minimiert die Latenz und sorgt für schnelles Feedback.
Modellschulung und Posenanalyse
Wir haben einen umfangreichen Datensatz aus Bildern und Videos beliebter Übungen (Liegestütze, Kniebeugen, Ausfallschritte, Yogaposen und HIIT) gesammelt und mit Anmerkungen versehen. Diese Daten wurden zur Grundlage für das Training von Modellen für maschinelles Lernen.
Die Skelettdaten analysieren Gelenkwinkel und -positionen. Dadurch kann die App die Bewegungen des Benutzers mit Referenzposen vergleichen und präzise Empfehlungen generieren.
Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung bestand darin, Jitter zu eliminieren – kleine Schwankungen in den Posen zwischen den Bildern aufgrund schneller Bewegungen oder wechselnder Lichtverhältnisse. Um dieses Problem zu lösen, haben wir Glättungsalgorithmen implementiert, um Stabilität und Konsistenz bei der Posenanalyse zu gewährleisten.
Hardware-Design
Wir haben einen Hochleistungschip mit integrierter neuronaler Verarbeitungseinheit (NPU) eingesetzt, um Echtzeit-Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit zu gewährleisten. Fortschrittliche Optimierungstechniken wie Quantisierung und Pruning ermöglichten eine effiziente Verarbeitung auch auf Geräten mit begrenzten Ressourcen.
Geschäftlicher Nutzen
Die App ermöglichte es dem Kunden, erfolgreich in den Markt für Heimtraining einzusteigen, neue Zielgruppen zu gewinnen und sein Ökosystem der Lösungen zu erweitern. Die Markteinführung steigerte die Kundenbindung und förderte die Markentreue.
Mehr über unsere Arbeit bei der Entwicklung von TV-Apps
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- Individuelles App-Ökosystem: Eine Fallstudie über die Entwicklung einer maßgeschneiderten Lösung, die einem Kunden dabei half, das Engagement zu steigern und das Projekt zu monetarisieren.
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