这款低成本计算机视觉系统利用骨架化算法，在带有两个鱼眼摄像头的嵌入式英伟达Jetson Nano设备上运行。该系统的优势是无需与使用者接触，使用摄像头和AI应用程序，就可以了解和评估身体运动，检测姿势错误，并分析简单的健身练习。目前，研究人员可利用该系统分析简单的身体变量（如肘部角度、手部位置），他们还在努力提高AI的评估能力。

研究人员正与其商业伙伴AB-Horizon合作设计一款智能镜子，能够像人类私人教练一样评估健身运动，或者以更全面的方式进行评估。例如，它可以计算用户所做的特定练习的重复次数，同时还可以检测身体不同部位的基本运动，例如牵引、屈曲、旋转等。

所有由镜子检测和计算的健身相关信息都会显示在镜子上面并实时变化，这样用户就可以在锻炼过程中实时了解自身情况，做出科学调整，从而提高训练成绩。

研究人员通过一系列测试对该系统进行了评估发现，通过精心设计和校准的软件，他们的低成本视觉系统可以在用户进行简单的健身练习时提供有价值的健身相关数据。将其集成到智能镜子中后，该系统可以显著帮助那些进行自我训练而没有指导教练的用户。

信息来源：

https://techxplore.com/news/2022-09-deep-learning-augmented-smart-mirror.html#google_vignette

科技日报. 张佳欣. http://digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2022-09/16/content_541685.htm?div=-1