Keep探索智能虛擬教練 運動領域AI+IoT怎么玩?
伴隨著近年來人工智能持續(xù)不斷的落地到家居、安防、運動等多個領域,由AI驅動的智能互聯網將迎來爆發(fā)。
不同于“互聯網+”時代的人與人的連接,AI+IoT這股技術浪潮更強調人與物相連、物與物相連。其中,“人與物相連”的核心就是“人機交互”。AI讓人與萬物的交互更加自然,而AI讓IoT成為現實,覆蓋到更多的場景。
近日,Keep在Keepland財富購物中心店舉辦了第二場技術開放日·攻城獅智能運動體驗專場,Keep現場分析了AI+IoT技術面臨的挑戰(zhàn)與落地及行業(yè)發(fā)展趨勢。
探索“智能虛擬教練系統(tǒng)”及“燃脂真人跳”AI小游戲
活動現場,Keep展示了“智能虛擬教練系統(tǒng)”,利用3D相機結合AI視覺算法對用戶進行3D多關節(jié)點實時重建,將重建的人體多個關節(jié)點進行時間序列的標準動作匹配,把用戶動作實時匹配的結果及時反饋給用戶并給出指導意見,達到輔助改善用戶運動效果的目的。
獵云網獲悉,目前此項技術可在Keepland財富購物中心店體驗,此后會陸續(xù)登錄其他Keepland體驗店。
同時,Keep展示了一款自研的娛樂化“燃脂真人跳”AI小游戲,游戲利用攝像頭視覺技術,用戶站在手機屏幕前通過跳躍控制游戲中的小人進行跳躍進行闖關,達到運動效果。據悉,這款游戲將于5月底在Keep APP正式上線。
Keep人工智能研究院CV項目負責人喬偉介紹,Keep在沒有類似數據集做參考的情況下,進行了一些基礎研究,以使深度學習模型能夠在單攝像頭拍攝的情況下更加準確高效地識別目標人體的關鍵點。
喬偉解釋,動作指導對關鍵點檢測的精度、效率提出了極高的要求。在運動時,人體有很多關鍵點處于被遮擋的狀態(tài),若想準確識別目標,需要進行非常規(guī)的關鍵點識別,借助特征遷移學習、時序平滑化處理、模型壓縮等方法突破瓶頸。
移動端的算力是有限的,AI的開發(fā)過程是充滿挑戰(zhàn)的,在Keep平臺AI除了賦能各業(yè)務線,優(yōu)化內容作指導,核心目標還是為了使更多用戶能通過運動感受到快樂,喬偉表示運動泛娛樂化是Keep在移動端AI應用研究的新方向。因此,通過AI技術+課程內容對用戶進行核心動作輔助指導,這將在Keep的運動課程中逐漸被應用。
運動領域AI+IoT的挑戰(zhàn)與破局
單純談IoT的互聯互通并沒有太大的革新意義,那只是將產品連接入網,進行遠程的功能控制。當IoT產業(yè)和AI結合,再由豐富的內容來擴充整個場景時,會表現出更加流暢的智能化體驗。
Keep硬件系統(tǒng)部負責人劉煦表示,技術的終極目標,是要讓人通過體驗有所收獲。在運動場景來說,Keep希望通過智能硬件產品高效的通過創(chuàng)新手段實現技術落地,讓用戶有更完善的體驗。
劉煦在活動現場為大家具體講解了Keep手環(huán)的游泳功能開發(fā)過程中,如何以降維思想和技術產品化,做到了行業(yè)創(chuàng)新的實操案例。首先從用戶角度出發(fā),Keep發(fā)現游泳用戶最關心的是游泳距離、消耗的卡路里,一些高級游泳者會關心游泳效率,但目前市面上大多數帶游泳監(jiān)測功能的手環(huán)這些數據是提供不全面的,原因就是受內置傳感器使用的影響。
為了通過技術讓用戶體驗到更低的成本、更小的功耗、更薄的設計,Keep技術團隊碰撞出把運動手環(huán)常用的六軸數據降維轉化的方式,最后做出在時間區(qū)間上的軌跡,來達到對游泳的全方位監(jiān)測。
作為一家運動科技公司,Keep將通過AI+IoT的方式布局IoT領域的下半場。Keep技術VP彭躍輝稱,現階段Keep以內容和數據為核心構建運動科技生態(tài),運用AI和大數據賦能多樣化的業(yè)務線,為用戶提供覆蓋吃、穿、用、練四個維度的運動生活方式服務。
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