TrackFit
TrackFitは、スマートウォッチセンサーデータ、機械学習モデル、およびパーソナライズされた分析を組み合わせて、ユーザーがワークアウトを監視し、進捗状況を追跡し、リアルタイムで運動フォームを改善するのに役立つ包括的なAI搭載フィットネストラッキングシステムです。
https://github.com/KimmiKumari07/TrackFit?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年09月19日
TrackFitとは
TrackFitは、最先端のテクノロジーとパーソナライズされたフィットネスモニタリングを組み合わせた革新的なフィットネストラッキングソリューションです。ハードウェアコンポーネント（スマート体重計、ウェアラブル）と、ユーザーのフィットネスの過程を追跡するのにシームレスに機能するソフトウェアアプリケーションで構成されています。このプラットフォームは、人工知能と機械学習を活用して、体重、BMI、筋肉量、体脂肪、運動フォーム、ワークアウトパフォーマンスなど、さまざまな健康指標に関する詳細な洞察を提供します。モバイルアプリ、Webインターフェース、またはスマートデバイスとの統合を通じて使用されるかどうかにかかわらず、TrackFitは、健康とワークアウトルーチンを最適化しようとしているフィットネス愛好家にとっての完全なエコシステムとして機能します。
TrackFitの主な機能
TrackFit は、AI 搭載のモーショントラッキング、リアルタイムのエクササイズ分析、パーソナライズされたワークアウトプランニングを組み合わせた包括的なフィットネストラッキングシステムです。スマートウォッチのセンサーデータを使用して、体重、BMI、筋肉量、体組成などのさまざまな健康指標を監視し、機械学習モデルを通じて詳細なエクササイズフォーム評価とカロリー消費予測を提供します。
AI 搭載のエクササイズ分析: 機械学習を使用して、エクササイズを分類し、反復回数をカウントし、スクワットやデッドリフトなどのエクササイズのフォームをリアルタイムで評価します
包括的な健康指標: Bluetooth 対応のスケールを介して、体重、BMI、筋肉量、水分量、タンパク質レベル、内臓脂肪など、複数の身体指標を追跡します
パーソナライズされたワークアウトプランニング: ユーザーデータとフィットネス目標に基づいてカスタマイズされたワークアウトプランを生成し、トレーニング負荷を監視します
進捗状況の追跡と分析: 過去のワークアウトデータの詳細な視覚化を提供し、分析のために過去の予測を CSV としてダウンロードできます
TrackFitのユースケース
パーソナルフィットネストレーニング: 個人のフィットネスの道のりを追跡し、トレーナーの絶え間ない監督なしにワークアウト中の適切なフォームを維持するのに役立ちます
遠隔健康モニタリング: 医療提供者が患者の身体活動と健康指標を遠隔で監視できるようにします
運動能力の最適化: アスリートが詳細なパフォーマンス指標とフォーム分析を提供することにより、トレーニングルーチンを最適化するのを支援します
コミュニティフィットネスエンゲージメント: モチベーションとサポートのために、友人や同様のフィットネス目標を持つ人々の間でワークアウトコミュニティを作成します
メリット
包括的な健康とフィットネスの追跡を 1 つのプラットフォームで実現
AI 搭載のリアルタイムフォーム修正とフィードバック
HealthKit およびその他のフィットネスデバイスとの統合
デメリット
完全な機能には特定のハードウェア (Bluetooth 対応のスケール、スマートウォッチ) が必要です
ユーザー評価が低い (5 つ星のうち 2.16)
一部の機能では、常にインターネット接続が必要な場合があります
TrackFitの使い方
必要な依存関係のインストール: 'pip install -r requirements.txt'を実行して、必要なすべてのPythonパッケージと依存関係をインストールします
アプリケーションの起動: 'streamlit run app.py'を実行して、TrackFit Webアプリケーションを起動します
個人情報の入力: BMI（または身長/体重から計算）、年齢、性別、ワークアウト時間、心拍数、体温などの個人情報を入力します
予測の取得: [予測を開始]ボタンをクリックして、入力に基づいて推定消費カロリーを取得します。アプリは、パラメーターに最適なMLモデル（SVM、ロジスティック回帰、またはランダムフォレスト）を自動的に選択します
結果の表示: 予測された消費カロリーと、ランダムフォレストモデルが使用された場合の機能の重要性の視覚化を確認します
進捗状況の追跡: 予測は、一意のユーザーIDで自動的に保存されます。過去の予測を表示し、時間の経過に伴うフィットネスの進捗状況を追跡できます
データのエクスポート: 履歴予測データをCSVファイルとしてダウンロードして、さらに分析したり記録を保持したりできます
履歴の分析: 履歴データ視覚化機能を使用して、時間の経過に伴うフィットネスの過程の傾向とパターンを分析します
TrackFitのよくある質問
TrackFitは、Streamlitベースのウェブアプリケーションで、機械学習モデルを使用して、ユーザーの個人情報に基づいて運動中に消費されるカロリーを予測します。ユーザーが長期にわたってフィットネスの進捗状況を追跡するのに役立ちます。
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