基於深度學習之瑜珈姿勢辨識與角度評分系統開發

想解決什麼問題

瑜珈講究姿勢精準，角度錯了容易受傷，但在家或遠距練習時沒有老師即時糾正；穿戴式感測器又貴又不方便。

怎麼做

1. MediaPipe Pose 抓出全身 33 個關鍵點
2. ResNet18 看整張畫面辨認 10 種常見姿勢（橋式、下犬式、眼鏡蛇、戰士一二三式等），訓練資料約 7,500 張
3. 依專業教學影片建立每個姿勢的標準角度，用餘弦定理算出膝、肩、身體線等關節角度
4. 非線性評分：誤差 20° 內只輕扣分，誤差越大扣越重，超過 60° 為 0 分

做出了什麼

• 影片上即時疊出骨架、姿勢名稱、各關節角度與誤差，另輸出逐幀 CSV 報告
• 示範中橋式從過渡動作的 61.2 分，逐步調整到 98.7 分
• 分類模型訓練準確率 91.5%、驗證 82%，並以 8,475 幀影片測試；只需要一般攝影機，CPU 就能跑

成果圖