智能健身硬件

该项目需要有相关经验的团队

包含硬件方案设计+软件开发+算法部分



【项目背景】

开发一款智能健身硬件，基于瑞芯微芯片（RV1106或RK3566）实现摄像头动作捕捉与计数。



【核心任务】

基于百度飞桨（PaddlePaddle）开源生态，完成 AI 视觉算法的移植与落地。

*注意：不需要从头训练模型，主要工作是模型部署和后处理逻辑开发。*



【具体工作内容】

1. 模型部署：将 PP-PicoDet（检测）+ PP-TinyPose（关键点）预训练模型，转换并部署到 RV1106 或 RK3566 板端（使用 Paddle Lite 或 RKNN）。

2. 性能优化：确保推理速度达到 20FPS 以上，解决画面抖动问题。

3. 逻辑开发：编写 C++ 后处理代码，根据 17 个关键点坐标，计算关节角度，实现深蹲、俯卧撑等动作的计数与判定。

4. 接口输出：输出标准化的 JSON 数据（包含坐标、角度、动作状态）给主控板。



【交付标准】

1. 可在目标板子上运行的模型文件与推理代码。

2. 动作计数准确率在标准环境下达到 95% 以上。

3. 提供完整的部署文档和源码。