TrackFit
TrackFit 是一個全面的 AI 驅動健身追蹤系統，它結合了智能手錶感測器數據、機器學習模型和個人化分析，以幫助用戶監控鍛鍊、追蹤進度並即時改善運動姿勢。
https://github.com/KimmiKumari07/TrackFit?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年09月19日
什麼是 TrackFit
TrackFit 是一種創新的健身追蹤解決方案，它將尖端技術和個人化的健身監控結合在一起。它由硬體組件（智能體重秤、穿戴式裝置）和軟體應用程式組成，這些組件和應用程式無縫協作，以幫助用戶追蹤他們的健身旅程。該平台利用人工智慧和機器學習來提供有關各種健康指標的詳細見解，包括體重、BMI、肌肉量、體脂、運動姿勢和鍛鍊表現。無論是透過其行動應用程式、Web 介面使用，還是與智能裝置集成，TrackFit 都是健身愛好者尋求優化其健康和鍛鍊計劃的完整生態系統。
TrackFit 的主要功能
TrackFit 是一個綜合健身追蹤系統，結合了人工智慧驅動的動作追蹤、即時運動分析和個人化鍛鍊計畫。它使用智慧手錶的感測器數據來監測各種健康指標，包括體重、BMI、肌肉量和身體組成，同時通過機器學習模型提供詳細的運動姿勢評估和卡路里消耗預測。
人工智慧驅動的運動分析: 使用機器學習來分類運動、計算重複次數，並即時評估深蹲和硬舉等運動的姿勢
綜合健康指標: 通過支持藍牙的體重秤追蹤多個身體指標，包括體重、BMI、肌肉量、水分含量、蛋白質水平和內臟脂肪
個人化鍛鍊計畫: 根據用戶數據和健身目標生成定制的鍛鍊計畫，同時監控訓練負荷
進度追蹤與分析: 提供歷史鍛鍊數據的詳細可視化，並允許下載過去的預測作為 CSV 檔案進行分析
TrackFit 的使用案例
個人健身訓練: 幫助個人追蹤他們的健身旅程，並在鍛鍊期間保持正確的姿勢，而無需持續的教練監督
遠程健康監測: 使醫療保健提供者能夠遠程監測患者的身體活動和健康指標
運動表現優化: 通過提供詳細的表現指標和姿勢分析，協助運動員優化他們的訓練計畫
社群健身互動: 在朋友或具有相似健身目標的人之間創建鍛鍊社群，以獲得動力和支持
優點
在一個平台上進行全面的健康和健身追蹤
人工智慧驅動的即時姿勢校正和反饋
與 HealthKit 和其他健身設備集成
缺點
需要特定的硬體（支持藍牙的體重秤、智慧手錶）才能實現完整功能
用戶評分有限（滿分 5 星，僅 2.16 星）
某些功能可能需要持續的網路連接
如何使用 TrackFit
安裝所需依賴項: 執行 'pip install -r requirements.txt' 以安裝所有必要的 Python 套件和依賴項
啟動應用程式: 執行 'streamlit run app.py' 以啟動 TrackFit Web 應用程式
輸入個人詳細資訊: 輸入您的個人資訊，包括 BMI（或從身高/體重計算）、年齡、性別、鍛鍊持續時間、心率和體溫
取得預測: 點擊 '開始預測' 按鈕以根據您的輸入獲得估計的卡路里燃燒量。該應用程式會自動為您的參數選擇最佳的 ML 模型（SVM、邏輯迴歸或隨機森林）
查看結果: 查看您預測的卡路里燃燒量以及隨機森林模型使用時的任何特徵重要性視覺化
追蹤進度: 您的預測會自動使用唯一的用戶 ID 儲存。您可以查看過去的預測並追蹤隨著時間的推移所取得的健身進度
匯出資料: 將您的歷史預測資料下載為 CSV 檔案，以進行進一步分析或記錄保存
分析歷史記錄: 使用歷史資料視覺化功能來分析隨著時間的推移所取得的健身旅程中的趨勢和模式
TrackFit 常見問題
TrackFit 是一個基於 Streamlit 的 Web 應用程式，它使用機器學習模型根據使用者的個人詳細資訊來預測運動期間燃燒的卡路里。它可以幫助使用者追蹤他們隨著時間推移的健身歷程。
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Xaslar Bet 是一個 AI 驅動的體育投注平台，提供 NBA 球員道具和足球比賽的提示和預測。
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