22.01.26

Обсуждается индивидуально

MVP

Задачи ИКТ

Медиасфера

Технологии в транспорте и логистике

Мобильное приложение

Пользователи массово выполняют базовые упражнения с нарушением техники, что: • снижает тренировочный эффект; • повышает риск перегрузок и травм; • демотивирует (замедленный прогресс, боли, отсутствие роста результатов). Текущая ситуация в приложении: • есть трекинг активности (счётчик подходов/повторений, мануальный ввод); • отсутствует качественный анализ техники по видео; • пользователь не получает объективной обратной связи о качестве каждого повторения. Технические ограничения и вызовы: 1. Качество видео и условия съёмки o различные углы съёмки (¾, сбоку, фронтально); o разные условия освещения; o фон и шум (другие люди, предметы). 2. Ограниченные вычислительные ресурсы на устройстве o не все устройства тянут тяжёлые модели в real-time; o необходимо обеспечить возможность выполнения как на клиенте (онлайн-анализ), так и на сервере (batch-анализ по загруженному видео). 3. Ограничение по использованию только бесплатных моделей/библиотек o нельзя использовать платные API (например, коммерческие SDK для motion capture); o нужно опираться на опенсорс/бесплатные решения: MediaPipe, OpenCV, PyTorch/TF, ONNX. 4. Формализация техники в числовые правила o необходимо формализовать «правильность» подтягиваний и отжиманий в набор метрик: углы, амплитуда, синхронность; o определить пороги отклонений, при которых система должна считать повторение «некачественным» или «частично засчитанным».

Ожидаемые пользовательские эффекты: • Увеличение вовлечённости за счёт: o геймификации (оценка качества каждого подхода, прогресс по технике); o ощущения «личного тренера» в приложении. • Снижение количества ошибок в технике и жалоб на дискомфорт/боль. • Улучшение субъективной удовлетворённости тренировочным процессом. Ожидаемые продуктово бизнесовые эффекты: • Рост retention (D7, D30) за счёт полезной функции анализа техники. • Увеличение времени в приложении и частоты возврата пользователей. • Возможность монетизации: o расширенные отчёты по технике в платной подписке; o персонализированные планы тренировок на основе качества выполнения. Ожидаемые технологические эффекты: • Накопление датасета реальных пользовательских движений для последующей дообучаемой модели. • Внутренняя платформа анализа позы, которую можно масштабировать на другие упражнения (приседания, планка, жим лёжа и т.д.).

Искендеров Ербол