TrackFit

TrackFit

TrackFit是一种全面的AI驱动的健身跟踪系统,它结合了智能手表传感器数据、机器学习模型和个性化分析,以帮助用户监控锻炼、跟踪进度并实时改善运动姿势。
https://github.com/KimmiKumari07/TrackFit?ref=producthunt&utm_source=aipure
TrackFit

产品信息

更新于:2025年09月19日

什么是 TrackFit

TrackFit是一种创新的健身跟踪解决方案,它将尖端技术和个性化的健身监控结合在一起。它由硬件组件(智能秤、可穿戴设备)和软件应用程序组成,这些组件和应用程序无缝协作,以帮助用户跟踪其健身旅程。该平台利用人工智能和机器学习来提供对各种健康指标的详细见解,包括体重、BMI、肌肉质量、体脂、运动姿势和锻炼表现。无论是通过其移动应用程序、Web界面使用,还是与智能设备集成,TrackFit都是健身爱好者的完整生态系统,他们希望优化自己的健康和锻炼计划。

TrackFit 的主要功能

TrackFit是一个综合的健身追踪系统,结合了人工智能驱动的运动追踪、实时运动分析和个性化锻炼计划。它使用智能手表传感器数据来监测各种健康指标,包括体重、BMI、肌肉量和身体成分,同时通过机器学习模型提供详细的运动姿势评估和卡路里消耗预测。
人工智能驱动的运动分析: 使用机器学习来分类运动,计算重复次数,并实时评估深蹲和硬拉等运动的姿势
综合健康指标: 通过支持蓝牙的体重秤追踪多个身体指标,包括体重、BMI、肌肉量、水分含量、蛋白质水平和内脏脂肪
个性化锻炼计划: 根据用户数据和健身目标生成定制的锻炼计划,同时监测训练负荷
进度追踪与分析: 提供历史锻炼数据的详细可视化,并允许下载过去的预测作为CSV进行分析

TrackFit 的使用场景

个人健身训练: 帮助个人追踪他们的健身旅程,并在锻炼期间保持正确的姿势,而无需持续的教练监督
远程健康监测: 使医疗保健提供者能够远程监测患者的身体活动和健康指标
运动表现优化: 通过提供详细的性能指标和姿势分析,帮助运动员优化他们的训练计划
社区健身互动: 在朋友或具有相似健身目标的人之间创建锻炼社区,以获得动力和支持

优点

在一个平台上进行全面的健康和健身追踪
人工智能驱动的实时姿势校正和反馈
与 HealthKit 和其他健身设备集成

缺点

需要特定的硬件(支持蓝牙的体重秤、智能手表)才能实现全部功能
用户评分有限(2.16 星,满分 5 星)
某些功能可能需要持续的互联网连接

如何使用 TrackFit

安装所需依赖项: 运行 'pip install -r requirements.txt' 以安装所有必需的Python软件包和依赖项
启动应用程序: 运行 'streamlit run app.py' 以启动TrackFit Web应用程序
输入个人详细信息: 输入您的个人信息,包括BMI(或从身高/体重计算得出)、年龄、性别、锻炼持续时间、心率和体温
获取预测: 单击“开始预测”按钮以根据您的输入获取估计的卡路里消耗。该应用程序会自动为您的参数选择最佳的ML模型(SVM、Logistic回归或随机森林)
查看结果: 查看您预测的卡路里消耗以及随机森林模型使用时的特征重要性的任何可视化
跟踪进度: 您的预测会自动保存,并带有唯一的用户ID。您可以查看过去的预测并跟踪随着时间的推移所取得的健身进度
导出数据: 将您的历史预测数据下载为CSV文件,以进行进一步的分析或记录保存
分析历史记录: 使用历史数据可视化功能来分析随着时间的推移在您的健身旅程中的趋势和模式

TrackFit 常见问题

TrackFit是一个基于Streamlit的Web应用程序,它使用机器学习模型根据用户的个人详细信息预测运动期间消耗的卡路里。它可以帮助用户跟踪他们的长期健身过程。

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