港產智能鏡AI教健身 偵測動作 糾正錯誤 評價表現

By on September 18, 2019

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室

林基偉表示,隨着AI技術改良,有信心解決運動鏡難以偵測高速動作的難題。(何澤攝)

林基偉指,隨着AI技術改良,有信心解決運動鏡難以偵測高速動作的難題。(何澤攝)

不少人喜歡跟着網上影片做健身,雖然方便,但做錯動作也不自知。本地初創OliveX研發的智能運動鏡Kara,採用人工智能(AI)偵測肢體動作,即時反饋及統計用家的運動表現;同時內置6種運動選單,如瑜伽、普拉提(Pilates)、高強度間歇訓練(HIIT)等,安在家中亦可透過鏡頭,遙距跟教練同步操練。

Kara有6種運動供選擇

Kara智能運動鏡歷時兩年研發,是一部以Android操作的大型平板電腦,內置鏡頭捕捉用家影像,並以AI技術分析人體動作,實時把身體及四肢分成17個節點,構成虛擬的人體骨架。用家所做的每個動作,即時與數據庫的標準動作比對,一旦做錯或有偏差,隨即提供修正建議,猶如教練親身指導。用家初次使用前,需要在鏡頭前掃描全身,以便AI鎖定及追蹤目標,避免失準。

至於運動鏡採用的AI技術,建基於Google的開源軟件框架TensorFlow。OliveX共同創辦人兼行政總裁林基偉指出,運動鏡背後的AI技術相當複雜,最大挑戰是把判斷動作的機械學習模型,透過鏡內的中央處理器(CPU)實時運算。「AI要捕捉全身動作,需要佔用大量CPU資源。在運算效能有限的情況下,團隊要從捕捉動作的速度,以至判斷準確度之間取捨,故必須因應運動種類作調整。」

林基偉續指:「現時健身鏡的運算速度大約每秒顯示幀率15fps,暫只能判斷一些相對簡單、幅度較大及較慢的動作,如深蹲、開合跳(Jumping Jacks)、樹式(Tree Pose)等,準確度可達八至九成。」

採用電競級數的CPU確實可解決以上問題,惟運動鏡成本亦相應提升。目前的解決方案是壓縮機械學習模型,以及把部分運算交由CPU,以至圖形處理器(GPU)同時處理。隨着AI技術漸步改良,他有信心在未來6至12個月內,解決運動鏡難以偵測高速動作的難題。

智能運動鏡透過鏡頭,以及AI分析人體動作,將身體及四肢分成17個節點。(何澤攝)

智能運動鏡以AI分析人體動作,將身體及四肢分成17個節點,構成虛擬的人體骨架。(何澤攝)

不設錄影 保障私穩

林基偉認為,獲取足夠數據訓練機械學習模型同樣困難。他曾在網上向運動愛好者收集運動視頻,不料惹來網民反感,認為要求「無厘頭」。後來,他特地租用攝影棚,僱用10名運動愛好者,錄製逾千條運動影片。

「數據還是不足夠,因每項運動有很多動作,一些較複雜動作如倒立等,因較少人做到,更難收集數據。」他強調,運動鏡不設錄影功能,亦不會記錄用家數據;當系統實時運算數據後,隨即自動將之刪除,保障私隱。

作為本港初創Coachbase創辦人之一,林基偉有份開發的Couchbase運動應用程式,獲美國職業籃球賽(NBA)球隊選用,在2017年獲遊戲公司Animoca Brands收購。他其後於2017年創立OliveX公司,專注研發適用於運動的AI技術,公司已完成首輪融資150萬美元。

林基偉承認,香港AI人才稀缺,憑藉早前創業累積的人脈,其團隊由來自Animoca及美國初創Misfit的前工程師組成。其中OliveX技術總監Vincent Zhang,曾在Misfit帶領逾100名工程師累計創造了2.2億美元(約17.16億港元)營業額。

OliveX目前賣出20塊運動鏡,主要客戶為酒店、屋苑會所,以及共享工作間等。談及香港近來社會氣氛不佳,林基偉坦言對銷情有一定影響,部分與大型屋苑洽談的計劃需要暫停。但他認為有危亦有機,酒店生意慘淡,或會更願意添置新器材,以便從市場突圍而出。

智能運動鏡能實時偵測健身動作,一旦做錯或偏差,會即時糾正。(何澤攝)

智能運動鏡能實時偵測健身動作,一旦做錯或偏差,會即時糾正。(何澤攝)

採訪、撰文:陳施敏

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