匹兹堡 - 智能手表等可穿戴传感器已经成为健身爱好者的一种流行的激励工具，但小工具并不能同等地感知所有练习。卡内基梅隆大学的研究人员发现固定式摄像机是健身运动的最佳选择。

基于视觉的系统，称为GymCam，可检测重复动作。通过这样做，Rushil Khurana和Karan Ahuja都获得博士学位。CMU的人机交互研究所(HCII)的学生发现他们可以在健身房里探测练习。此外，他们可以识别锻炼的类型并可靠地计算重复次数。

“在健身房里，重复动作几乎总是一种练习，”HCII和软件研究所助理教授Mayank Goel说。“如果你移动你的双臂，你往往会及时将它们移动到一起。但是，如果两个人相互锻炼并进行相同的锻炼，它们通常不同步，我们可以区分它们“。

因为系统仅需要运动信息，所以可以将摄像机馈送减少到逐像素变化并消除可侵犯隐私的可识别面部。

Khurana说，依赖运动信息也解决了在拥挤的健身房环境中单镜头系统的问题 - 无法看到一个人的整个身体。健身器材或其他人经常会遮挡相机的视线。然而，只要它的相机可以看到任何身体部位重复移动，GymCam就可以检测到运动。

Khurana和Ahuja将于9月12日星期四在伦敦举行的普及和普适计算国际联合会议(UbiComp 2019)上发表他们的研究结果。

Ahuja表示智能手表和其他可穿戴设备可以合理地跟踪许多有氧运动和一些力量训练练习。但它们的有效性取决于可穿戴设备的佩戴位置。智能手表可能会感觉到哑铃升力，但对于腿部按压无用。此外，手表很难区分几种身体动作。检测运动器械是一种选择，但价格昂贵。然而，相机相对便宜并且提供空间和运动信息。

该系统还可以在健身房中学习锻炼机器或某些锻炼站的类型的位置。然后，除了动作之外，它还可以使用个人的位置来确定他们正在进行的锻炼。

研究人员在拥挤的健身房测试了他们的算法。但Goel表示，同样的算法也可以在智能手机上完美运行，因此一个人可以使用手机记录和跟踪他们在家中的锻炼情况。一些公司已表示有兴趣使用该系统跟踪家庭练习。

该系统还可能具有超越体育锻炼的用途。Goel表示，相机系统与个人佩戴的智能手表相结合，可以帮助视障人士驾驭购物中心，机场和其他公共场所。系统将使用他们的动作作为他们的签名而不是使用人的面部作为他们的身份。它允许人们轻松选择退出被跟踪或定位。