TrackFit
TrackFit은 스마트워치 센서 데이터, 머신 러닝 모델 및 개인화된 분석을 결합하여 사용자가 운동을 모니터링하고, 진행 상황을 추적하고, 실시간으로 운동 자세를 개선하는 데 도움이 되는 포괄적인 AI 기반 피트니스 추적 시스템입니다.
https://github.com/KimmiKumari07/TrackFit?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Sep 19, 2025
TrackFit이란?
TrackFit은 최첨단 기술과 개인화된 피트니스 모니터링을 결합한 혁신적인 피트니스 추적 솔루션입니다. 스마트 체중계, 웨어러블과 같은 하드웨어 구성 요소와 사용자가 피트니스 여정을 추적하는 데 원활하게 도움이 되는 소프트웨어 애플리케이션으로 구성됩니다. 이 플랫폼은 인공 지능과 머신 러닝을 활용하여 체중, BMI, 근육량, 체지방, 운동 자세 및 운동 성과를 포함한 다양한 건강 지표에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 모바일 앱, 웹 인터페이스를 통해 사용하든 스마트 장치와 통합하여 사용하든 TrackFit은 건강과 운동 루틴을 최적화하려는 피트니스 애호가를 위한 완벽한 생태계 역할을 합니다.
TrackFit의 주요 기능
TrackFit은 AI 기반 모션 트래킹, 실시간 운동 분석, 개인 맞춤형 운동 계획을 결합한 포괄적인 피트니스 추적 시스템입니다. 스마트워치 센서 데이터를 사용하여 체중, BMI, 근육량, 신체 구성을 포함한 다양한 건강 지표를 모니터링하고, 머신 러닝 모델을 통해 상세한 운동 자세 평가 및 칼로리 소모 예측을 제공합니다.
AI 기반 운동 분석: 머신 러닝을 사용하여 운동을 분류하고, 반복 횟수를 세고, 스쿼트 및 데드리프트와 같은 운동에 대한 자세를 실시간으로 평가합니다.
포괄적인 건강 지표: Bluetooth 지원 체중계를 통해 체중, BMI, 근육량, 수분 함량, 단백질 수준 및 내장 지방을 포함한 여러 신체 지표를 추적합니다.
개인 맞춤형 운동 계획: 사용자 데이터 및 피트니스 목표를 기반으로 맞춤형 운동 계획을 생성하고 훈련 부하를 모니터링합니다.
진행 상황 추적 및 분석: 과거 운동 데이터의 상세한 시각화를 제공하고 과거 예측을 CSV로 다운로드하여 분석할 수 있습니다.
TrackFit의 사용 사례
개인 피트니스 트레이닝: 개인이 자신의 피트니스 여정을 추적하고 지속적인 트레이너 감독 없이 운동 중 올바른 자세를 유지하도록 돕습니다.
원격 건강 모니터링: 의료 서비스 제공자가 환자의 신체 활동 및 건강 지표를 원격으로 모니터링할 수 있도록 합니다.
운동 능력 최적화: 운동선수가 상세한 성능 지표 및 자세 분석을 제공하여 훈련 루틴을 최적화하도록 지원합니다.
커뮤니티 피트니스 참여: 동기 부여 및 지원을 위해 친구 또는 비슷한 피트니스 목표를 가진 사람들 간에 운동 커뮤니티를 만듭니다.
장점
하나의 플랫폼에서 포괄적인 건강 및 피트니스 추적
AI 기반 실시간 자세 교정 및 피드백
HealthKit 및 기타 피트니스 기기와의 통합
단점
전체 기능을 사용하려면 특정 하드웨어(Bluetooth 지원 체중계, 스마트워치)가 필요합니다.
제한된 사용자 평가 (5점 만점에 2.16점)
일부 기능은 지속적인 인터넷 연결이 필요할 수 있습니다.
TrackFit 사용 방법
필수 종속성 설치: 'pip install -r requirements.txt'를 실행하여 필요한 모든 Python 패키지 및 종속성을 설치합니다.
애플리케이션 실행: 'streamlit run app.py'를 실행하여 TrackFit 웹 애플리케이션을 시작합니다.
개인 정보 입력: BMI(또는 키/체중에서 계산), 나이, 성별, 운동 시간, 심박수 및 체온을 포함한 개인 정보를 입력합니다.
예측 받기: '예측 시작' 버튼을 클릭하여 입력에 따라 예상 칼로리 소모량을 확인합니다. 앱은 매개변수에 가장 적합한 ML 모델(SVM, 로지스틱 회귀 또는 랜덤 포레스트)을 자동으로 선택합니다.
결과 보기: 예측된 칼로리 소모량과 랜덤 포레스트 모델이 사용된 경우 기능 중요도 시각화를 확인합니다.
진행 상황 추적: 예측은 고유한 사용자 ID와 함께 자동으로 저장됩니다. 과거 예측을 보고 시간이 지남에 따라 피트니스 진행 상황을 추적할 수 있습니다.
데이터 내보내기: 추가 분석 또는 기록 유지를 위해 과거 예측 데이터를 CSV 파일로 다운로드합니다.
기록 분석: 과거 데이터 시각화 기능을 사용하여 시간이 지남에 따라 피트니스 여정의 추세와 패턴을 분석합니다.
TrackFit 자주 묻는 질문
TrackFit은 머신 러닝 모델을 사용하여 사용자의 개인 정보를 기반으로 운동 중 소모된 칼로리를 예측하는 Streamlit 기반 웹 애플리케이션입니다. 사용자가 시간 경과에 따른 피트니스 여정을 추적하는 데 도움이 됩니다.
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