Spleeft：口袋里的基于速度的训练

小时候，我经常看一些“未来主义”电影，电影里的人物在日常生活中使用各种超级科技，有些科技还很遥远（或者并非如此），比如全息影像；而另一些科技则逐渐融入我们的日常生活，比如能够扩展信息或回答我们问题的智能设备。那时我坚信：电影里的那些东西总有一天会变成现实吧？而这一天，真的到来了。.

最近，作为一名业余自行车手，我一直在尝试寻找和使用高性能的工具和创新。

在这篇文章中，我将讨论 Spleeft，这是一款能够 实时测量杠铃速度 深蹲和硬拉，基于 增强现实和人工智能技术, 这样就无需任何外部设备了。, 只需使用你手机的摄像头.

Spleeft 为您的训练带来三大好处

无需外部设备即可实时计算平均速度

靠近你的手机，调整应用程序的性能（它会引导你），即可自动获取你的运动速度。如果你还不了解基于速度的训练的所有优势，请继续阅读以了解更多信息。你还可以选择使用固定的运动幅度，或者根据你只需进行的简单人体测量，为每次举重自动设置运动幅度。. 单击即可查看快速演示。

训练期间和训练间隙的疲劳控制

Spleeft 还可以在一系列训练中设置速度损失，以便您可以调整锻炼所需的努力程度，并拥有足够的能量进行其他特定训练。

此外，您还有机会 根据负荷速度曲线测量你的 1RM，并通过快速测试每天进行调整，以便您可以控制到达训练场时的疲劳程度，根据身体状况调整训练负荷，并保持训练强度恒定，最大限度地优化您的锻炼效果。

阻力训练追踪

每个系列和测试都将保存在历史记录中，这将使您能够以前所未有的方式控制和量化您的阻力训练。

训练中的机器学习和增强现实

Spleeft 使用经过科学验证的机器学习模型这款应用专为高效应用于移动技术而开发，能够精准检测并追踪人体33个关键点。算法利用这些关键点，在手机性能允许的范围内，尽可能精确地测量速度和运动范围，同时还会将测量结果显示在屏幕上，提供增强现实体验。因此，应用的性能将与您的手机运行这款强大模型的能力成正比。.

可靠且准确

为了了解我们技术的有效性，除了大量的内部测试外，我们还进行了一项小型研究，使用三种不同的设备比较了 100 种不同的深蹲动作：两部安卓手机（中低端手机、小米 Redmi Note 6 Pro 和小米 Mi A3），使用 Spleeft 跟踪实时速度；使用 Apple iPhone 7 以慢动作（240fps）记录所有举重动作，然后用另一部手机进行分析经过科学验证的应用程序，缺点是所有升降机都必须手动分析。

在测试中，小米 Redmi Note 6 在预览尺寸为 240×160 时达到了约 18fps 的帧率，而小米 Mi A3 在预览尺寸为 176×144 时达到了 20fps。因此，虽然还需要进一步研究，但我们观察到减小预览尺寸可以提高模型性能。两款手机均使用了精确模式。.

这项小研究的结果表明 Spleeft 与经过验证的应用程序之间具有非常高的相关性 （r=0.97），数据将提供 Spleeft 的有效性和可靠性运行 Spleeft 的 Android 手机之间的相关性也非常高 (r=0.98)，这意味着数据 在具有适当设置的不同设备上保持一致.