1.项目简介

系统融合AI体感识别与游戏化运动指导，围绕“检测-跟练-反馈”的闭环逻辑，打造集动作识别、个性训练、互动激励、每日打卡和数据分析于一体的科学健身平台，致力于提供更具吸引力、可持续的智能运动解决方案，推动AI技术在健康生活方式中的深入应用。

2.核心创意

（1）个性化定制的运动建议生成引擎

通过用户录入的姓名、性别、年龄、身高、体重等基础信息，系统基于体重指数（BMI）、代谢率估算、性别差异化建议等因素，为用户生成合理的具有个性化的运动目标、计划周期及运动建议类型。

（2）“检测-跟练-反馈”运动闭环设计

检测：系统后端接入 AI 体感识别 SDK，基于人体关键点定位与动作识别算法，可精准识别深蹲、弓步、开合跳等常见训练动作。在用户运动过程中，系统通过摄像头实时获取体感数据，对动作各关节之间的角度及幅度等进行分析与判断，准确判定动作类型及其标准程度，为后续反馈提供客观数据支撑。

跟练：为了降低用户入门门槛、提升学习效率，前端设计了配套的标准动作演示视频及图文讲解，涵盖动作要领及常见错误等内容。训练过程中，系统可同步播放动作视频，并结合语音播报与视觉高亮提示，引导用户模仿动作，形成“看-做-对比”闭环，提升动作学习的准确性和专注度。

反馈：实时显示当前动作判断结果、动作次数及完成情况，运动结束后生成数据化报告。帮助用户发现问题、调整节奏、增强自我监督。

（3）多维度运动反馈与激励机制

为增强用户在运动过程中的参与感、成就感与坚持意愿，系统设计了一整套多维度的反馈与激励机制。该模块不仅提供科学、量化的训练结果评估，还通过正向激励手段有效驱动用户形成良好的运动习惯。

（4）AI 识别模型可训练与扩展

后端通过自定义数据标注与强化学习模型训练框架，支持根据新增动作视频进行训练，快速扩展识别能力，具备可成长性和可拓展性。当前系统已支持深蹲、弓步、开合跳等基础训练动作，并预留接口用于扩展如高抬腿、平板支撑、侧卧提臀等其他动作类别。开发者可通过新增训练视频与微调模型参数，快速实现识别种类的扩容。

（5） 高质量多媒体资源集成

系统前端集成丰富的多媒体资源，全面提升用户运动体验。每个动作均配有高清演示视频与同步语音讲解，帮助用户快速掌握标准姿势；训练过程中通过鼓励音效（如鼓掌声、过关提示）营造积极氛围，增强参与感；同时引入动态动画与界面特效，如动作完成时的闪光动画、徽章解锁特效等，打造更具沉浸感与游戏化的互动体验，有效提升用户的专注度与持续性。

3.创意价值与意义

AI赋能个人健康管理：突破传统运动方式，让AI真正参与健康生活方式的重构趣味化运动激励机制：通过定制化交互激发用户锻炼兴趣，特别适用于居家健身人群与初学者。

推动AI SDK落地应用：充分验证AI体感识别SDK在实际场景中的稳定性与实用性。

智能移动开发课程融合：将移动应用开发、C++后端构建、AI识别集成为一体，提升技术融合实践能力。

4.视频简介