原创论文：面向健身与康复训练的基于深度学习的人体姿态检测与动作纠正系统

摘要：随着健身和康复训练需求的日益增长，传统的人工指导方式存在成本高、效率低、难以实时反馈等问题。为解决这些问题，本文设计并实现了一种面向健身与康复训练的基于深度学习的人体姿态检测与动作纠正系统。

论文概述

该系统采用YOLOv8-Pose深度学习模型进行实时人体姿态检测，通过识别17个关键点构建人体骨架模型，实现对俯卧撑、深蹲、引体向上、侧平举等常见健身动作的智能分析。系统创新性地引入标准动作参考视频对比机制，通过计算用户动作与标准动作的姿态相似度，实时生成0-100分的量化评分。

系统基于关键关节角度分析，自动识别动作中的常见错误，如肘部弯曲不足、左右不对称、身体姿态不正确等，并提供详细的纠正建议和训练方案。系统采用PySide6框架开发了友好的图形用户界面，支持视频文件分析和摄像头实时检测两种模式，实现了标准视频与用户视频的同步播放对比。

实验结果表明，该系统能够准确检测人体姿态，动作计数准确率达95%以上，姿态相似度评分与专业教练评估结果高度一致，可有效辅助用户进行科学的健身训练和康复锻炼。

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论文目录

配套项目

项目代码：面向健身与康复训练的基于深度学习的人体姿态检测与动作纠正系统 需要另外购买。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-7
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