Bewegungsverbesserung von Athleten mit dem KI-Trainer

In dieser sich entwickelnden Welt will jeder seine Arbeit schnell und effizient erledigen, vom Geschäftsmann bis zum Sportler. Athleten müssen die kleinen Schritte sorgfältig ausführen. Von der Ernährung bis zum Zeitplan muss alles perfekt sein. Wie wäre es also, wenn einige dieser Schritte automatisiert werden oder die Zeit für ihre Durchführung reduziert wird und sie sich in einigen Bereichen ihres Lebensstils etwas entspannen und mehr auf andere wichtige Bereiche konzentrieren können. Wir haben einen KI-Trainer entwickelt, der die Bewegungen der Athleten verbessert. Dies ermöglicht den Athleten eine bessere Genauigkeit ihrer Bewegungen und macht sie selbstständig. Der KI-Trainer ist genauer als das menschliche Auge. Der von uns entwickelte KI-Trainer hilft dem Athleten, die Notwendigkeit eines physischen Trainers zu überwinden. Der Datensatz wird vorverarbeitet, um irrelevante Daten herauszufiltern, und dann werden die Koordinaten der wichtigsten Körperteile ermittelt. Dieser Datensatz wird zum Trainieren und Testen des Random-Forest-Klassifikators verwendet. Der Random-Forest-Klassifikator klassifiziert das vom Benutzer eingegebene Bild als Jab oder Squat oder Bhujangasana. Das Eingabebild wird mit dem Idealbild der jeweiligen Position verglichen.

Autorentext

Divya NomulaProfesseur adjoint au département cse(csd) du gnits. Elle est très positive dans la vie. Elle poursuit actuellement un doctorat à KLU sur le concept d'apprentissage en profondeur et a publié 4 articles dans des revues nationales et internationales et un article indexé par CSI SCOPUS. Elle a rédigé un document d'enquête lié à son travail de recherche et a terminé le NPTEL.