项目名称

Fitness-helper

产品概览

迭代的增量改进说明：

• 新增“用户旅程地图---使用阶段” （用户旅程图节选“使用”阶段，更好地突出用户在使用过程中的感受等方面，快速了解用户需求，并作出相对应的解决方案。）

• 新增“专业排版-PRD文档以代码注释及markdown图文部分” （将代码片段改成markdown文本展示方便同行直接进行代码的学习调用。）

• 新增“API加值说明图”及相关文字详情说明。

• 新增人工智能概率性考量描述。

• 新增利害相关者分析-API产品对比。

• 新增选择百度AI开放平台的原因。

• 完善智能加值、核心加值、API加值详情、数据流程及关键智能API使用、数据流程的智能加值主张部分的内容。

• 修改文本格式提升文章可读性以及适当添加外链和说明。

• 依照评价要求完善内容的视觉呈现。

• Gitee的diff连结

(项目标题"Fitness-helper"融合问题情境并提出解决方案，点出加值主张宣言。)

加值宣言：我认为目前市场上对于健身运动领域，在规范动作和运动过程中关于自身保护和实用效果上实现综合整合的产品还没有出现，Fitness-Helper就是针对这样的现状在当今已经存在的运动教学APP进行整合、加值和优化。其中，该APP使用到的人工智能技术包括图像主体检测api技术和人体关键点识别api技术，通过不同维度技术的综合运用，Fitness-Helper能够做到更加安全、规范、有效地解决健身爱好者在健身锻炼遇到的困难。

人工智能概率性考量

“融合人工智能视觉识别技术及物联网技术的智能全息互动系统，将场馆物联、全息技术、AI视觉识别技术整合应用到健身房，让会员在健身过程中可以享受个性化定制场景，记录实时心率，接收运动报告，分享社交应用等多种服务。” 加持在健身运动之上的人工智能目的在于打造以用户需求为中心的健身智能化产品，不断提升会员留存和转化，实现市场增量。

所以从目前来看，有关人体识别的技术市场份额逐年增长，越来越多的相关产品层出不穷，也不断满足人们日益增长的需求，但在一些较为专业的、需要较高精确度的领域需要实现无差错的识别，虽然说完善开发并不容易，但是这种融合人工智能视觉识别技术及物联网技术的智能化健身辅助趋势将愈发迅猛。

一、需求概述

（API驱动之智能产品，为产品进行智能加值，以“以人为本”的思维进行产品研发，满足用户的需求，解决用户痛点。） 随着经济的发展和人民生活水平的提高，人们在不断地追求生活的质量及精神品质的提升,而一直流行于国外的健身行业也在逐步在国内发展，国民开始在健身场所悄然加大对自己的健康和精神投资。但与此同时，由于健身行业在中国属于发展的初始阶段，新手用户在健身过程中存在诸多困难，例如因动作不规范带来的身体伤害或运动过程细节与专业指导的差异造成的锻炼低效性。

1.产品背景

随着国内健身热潮的迅速推进，在该领域寻求帮助的需求愈发强烈，“全名健身”的呼唤在互联网时代响彻一时，这样的境况往往导致许多处于入门级别的健身爱好者在锻炼过程中不仅无法得到良好的健身效果，甚至造成意外的身体伤害，最终无法得到理想的健身运动体验。

2.产品市场

经过对软件商店运动教学类APP的调查，发现对于健身运动的动作指导教学内容琳琅满目，课程化视频呈现也趋近完整，但是真正能够做到实时反映运动者动作规范、保护其运动期间身体结构稳定性的APP却寥寥无几。随着许多运动健身企业开始加快智能科技的应用研发，赋能传统运动健身行业，健身运动在功能上已经被专项化，一定程度上满足健身爱好者的锻炼需求，但对于健身新手又或处于突破阶段的人群来说，关于在动作规范化呈现或大重量保护方面，普遍健身教学应用程序依旧未能完全实现。

3.市场概述

3.1国内智能健身教学类应用市场概述

“智能科技+运动健身的有机结合是未来行业的升级方向之一。而在现阶段，许多运动健身企业开始加快智能科技的应用研发，赋能传统运动健身行业，以求为用户提供更加个性化、智能化、场景化的健身服务，这也符合调研结果中用户对健身服务升级的期待。”

                                                                                   ——《2019年中国运动健身行业发展趋势白皮书》

从目前来看，国内的健身教学服务已能基本满足日常锻炼需要，个性化、智能化、场景化的健身服务普遍实现，但对于一些专业水平较高的课程、需要较高精确度的动作细节需要实现使用安全的指导存在一定的必要性。 在健身指导类应用的领域，目前已有可对健身动作进行实时识别反馈的应用程序并没有出现。

3.2市场特征

• 健身教学软件市场广阔，增长迅速，目前正在处于迅速发展的时期。 -实时反馈动作规范性功能在市场中仍处于发展初期，目前功能发展空间广阔。
• 当今软件市场近乎饱满的情况下，用户迫切需求得到一款能够集成多样性功能的软件。
• 计算机深度学习迅速发展，人体关键点识别（图像识别/处理技术）得到进一步提升。

3.3发展优势

• 功能开发成本较低（主要功能通过调用API即可实现）。
• 拥有该功能的同类型产品少，竞争对手数量少，竞争力度小。
• 保证健身人群锻炼期间安全性，提升锻炼效果。
• 用户需求迫切且痛点涵括严重性极大。

3.4利害相关者分析-API产品对比

3.5选择百度AI开放平台的原因

1.算法领先 高精度人体检测和关键点定位算法，适应摄像头斜拍、复杂背景、人体大动作等场景
2.灵活易用 提供稳定易用的在线API、离线SDK、私有化部署包，适配各类终端接入需求
3.服务稳定 可提供企业级稳定、精确的大流量服务，拥有毫秒级识别响应能力及99.9%的可靠性保障

二、核心价值（最小可行性产品）

用户痛点（问题）

• 运动人群健身动作规范性低
• 健身时期因动作不规范带来的身体伤害
• 运动过程细节与专业指导的差异造成锻炼低效性

三、用户分析

1.目标用户群

• 核心用户：18-25岁的经常使用健身APP进行锻炼的青年群体。
• 主要用户：18-35岁的经常利用空余时间锻炼的青中年群体。

2.用户画像及使用场景

• 用户画像1

使用情境：健新是一名刚刚接触健身运动的在校大学生，目前正使用某款健身教学APP进行锻炼，锻炼一段时间后发现健身效果并不明显，经朋友推荐使用Fitness-helper后，观察到原来是自己动作没有到达教学动作标准，导致训练强度不足，从而无法在训练后获得理想的体态。在日后的健身运动后，健新通过延长使用器材锻炼过程中的轨迹，使得肌肉得到充分刺激，一段时间后健身效果提升了不少。

• 用户画像2

使用情境：起良是一名接触健身运动2年的公司职员，经历2年的锻炼时间，从原来较为瘦弱的体型逐渐趋于强壮，但不久后他发现自己进入了阶段瓶颈期。正苦于继续提升体格强壮程度的他选择了利用大重量训练来超过肌肉负荷，从而使得肌肉在超量恢复中更好生长。然而，在选择大重量锻炼的过程中，起良常常因为身体受伤而被迫停止训练，不规律的训练周期严重影响了他的健身效果。在手机下载了Fitness-helper后，起良通过软件观察到自己在训练时部分身体结构呈现出不正常的弯曲角度，由此判断出是个别肌肉群力量滞后或关节稳定性不足而让高负荷锻炼导致的伤病。从今以后，起良增多了针对辅助肌肉群和关节部位的力量训练，在提升整体力量基础下，完成了对瓶颈期的突破。

• 用户旅程地图——实用阶段

用户旅程图节选“使用”阶段，更好地突出用户在使用过程中的感受等方面，快速了解用户需求，并作出相对应的解决方案。

四、核心价值与用户痛点

五、人工智能API加持与解决用户痛点

• 人体关键点识别 & 图像主体检测 API

• 图像主体检测(图像识别辅助)

六、需求列表

七、产品结构图

1.产品功能一览

2. 用户流程图

3.产品结构图

4.数据流程图

数据流程及关键智能API使用

• 数据流程图说明：数据流程大致分为两大部分，分别源于软件标准动作库和用户上传锻炼图片的处理，涵盖人体关键点识别和图像主题检测两种API。关于标准动作库的数据流程起源于专业健身教练通过记录下所有部位锻炼动作，经过人体关键点识别API和图像主体检测API处理，最终将反馈出结果进行数据储存保留于标准动作库中，解决用户对于健身动作规范问题认知模糊的痛点。关于拍照识别的数据流程起源于利用人体关键点识别API识别从拍照或本地相册上传的图片,将识别成功的分析图片传给图像主体检测API分析最终将框选出的锻炼部位反馈给用户，从而解决了用户不能及时得知健身过程中自身动作与标准之间差异的痛点，更好地提升健身效果和避免了伤病的发生。

以上两种智能加值主张中，从IDEO三要素（商业可行性、技术可行性、用户可欲性）的角度来论证其MVP加值。

从商业可行性的角度来说，所反馈的数据结果的收集有一定的可持续、循环价值，即再次反馈给用户加深记忆，提升健身过程中动作规范化的细节养成；同时，有一定的商业价值，即储存数据，用数据变现，出售给相关健身行业（专业门店品牌以及特色软件服务等）。

从技术可行性的角度来说，百度AI开放平台的人体关键点识别API及图像主体检测API后台相关数据库强大，所储存数据多类，反馈数据全面且清晰，具有借鉴意义。

从用户可欲性的角度来说，结合用户需求及痛点，调用API数据（智能加值），对反馈数据结果进行数据储存和再加值，使用户充当“数据使用受益者”和“数据再次使用受益者”的角色。

智能加值主张一：百度人体分析在线API服务的人体关键点识别。

智能加值主张二：百度图像识别API服务的图像主体检测。

数据再加值：通过调用人体关键点识别API及图像主体检测API反馈的数据，用户的“收藏”行为对此部分的数据进行收集和储存，用户的“收藏”行为触发到查看“运动记录”行为所储存的数据，再一次反馈给用户，用户进行再次形成重复记忆和对于有效数据的印象加深。

八、数据推理

九、解决方案原型表述及产品原型

问题1：该产品如何做界面及数据流程的设计？

答：根据用户痛点、“以人为本”的观念进行产品的研发，根据“问题表述和需求列表”栏中描述的问题和需求，对问题进行方法分析以及智能加值的运用，数据流程该部分以创新思维、数智思维来考虑相关问题，做到解决用户需求、满足用户体验。使用界面原型制作工具—墨刀，进行原型构建；使用processon流程图缕清界面和数据思路。

问题2：该产品智能流程中是什么关键智能交互及什么关键智能API结合，进而解决谁的问题？

答：运用2种关键智能API，分别是人体关键点识别API和图像主体检测。关键智能交互是用户通过上传健身图片到软件，软件系统根据人体关键点信息，分析人体姿态、运动轨迹、动作角度等，辅助用户进行健身训练，分析健身锻炼效果，提升动作规范性。 解决问题：调用API解决用户“因为无法得知健身过程中的动作规范而导致的健身低效性及易受伤性”的痛点。

界面及关键智能交互

• 界面流程图

• 智能加值主张一：百度AI开放平台人体关键点识别。调用人体关键点识别API，在动作完成识别后点击“对比动作库”，即自动反馈相关识别结果。识别结果反馈用户锻炼时身体结构的关键点以及轨迹。调用这一功能主要目的是帮助用户更快速、更便捷地了解自身动作与标准之间的差异，而不需要花费大量时间重复观看教学视频。

• 智能加值主张二：百度AI开放平台图像主体检测。调用图像主体检测API，通过对用户在锻炼中身体结构关键点识别后，直接裁剪框选出关键部位，保证高清晰性和强细节化图像呈现。调用这一功能主要目的是帮助用户在短时间内看见锻炼过程中自己以及专业教练身体结构的变化细节，而不需要反复观看教学视频，斟酌其中关键。

以上两种智能加值主张中，从IDEO三要素（商业可行性、技术可行性、用户可欲性）的角度来论证其MVP加值

• 从商业可行性的角度分析:近年来，健身消费市场蓬勃发展，同时随着移动互联网、智能化技术的发展和应用，消费者对于传统健身房所提供的健身运动及其延伸服务的需求也更加个性化和多样化。智能标配时代，健身房管理迎来新机遇、新挑战。

• 从技术可行性的角度分析： 人体关键点识别 & 图像主体检测 API

• 图像主体检测(图像识别辅助)

• 从用户可欲性的角度分析，从目前来看，健身行业线上教学软件市场份额逐年增长，越来越多的依靠着人工智能发展产品层出不穷，也不断满足人们日益增长的需求，但在一些较为专业的领域需要实现精准的指导和纠正，还是有一定难度的。在健身动作指导APP应用领域，目前已有一些相应的应用程序，但是对于能够实时反映用户健身动作规范性来说还是比较少的，或者说依旧处于起步阶段。

十、API运用

此软件中所采用的API服务均来自 百度AI开放平台，在调用各API接口之前需要获取到百度ai平台的access_token,且access_token的有效期为30天，需要每30天进行定期更换。

获取access_token方法：

1.人体关键点识别

• 接口描述：检测图片中的所有人体，输出每个人体的21个主要关键点，包含头顶、五官、脖颈、四肢等部位，同时输出人体的坐标信息和数量。

• 请求方法：POST

• 接口链接： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_analysis

• 请求示例：

• 请求结果示例：

• 人体关键点识别示例：

人工智能概率性考量——人体关键点识别API：反馈"body_parts"数据、图像关键点坐标"x,y"值以及“score”值，且这些数值有一定的参考价值，同时在对于一张较为清晰的图片进行识别时，都能精准地反馈对应数据（包括人体数目、人体姿态信息、人体坐标信息等等）。

2.图像主体检测

接口描述：用户向服务请求检测图像中的主体位置。 请求方法：POST 接口链接：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/object_detect

• 请求示例：

• 请求结果示例：

• 图像主体检测示例：

人工智能概率性考量——图像主体检测API：反馈数据类别并不多，但能够准确识别出图像主体信息（width、top、left、height），筛选出图像有效部分。

“专业排版-PRD文档以代码注释及markdown图文部分”：将代码片段改成markdown文本展示方便同行直接进行代码的学习调用。

点击这里进行查看

各API产品定价

• 人体关键点识别
• 图像主体检测

总结

结合百度AI开放平台提供的以上API，利用人体关键点识别根据人体关键点信息，分析人体姿态、运动轨迹、动作角度等，帮助用户进行健身训练，分析锻炼效果，提升教学效率；利用图像主体检测识别出图片中关键锻炼部位的主体位置，检测框选出对应主体的区域，用于后续图像分析和处理。

十一、API使用风险评估

用户在使用过程中可能遇到的问题：

• 当用户上传图像出现多主体时，系统可能将图像中除人体以外的物品纳入到检测识别范围，这样可能导致同一张图片的人体关键点检测出现其他物品的呈现结构，影响用户使用体验。可以在点击详细图像时提示用户，通过手动裁剪锻炼上传图像能够帮助软件系统更加精准地分析。

十二、竞品分析

当今市面上对健身动作教学的软件数量众多，但是对于在健身动作的规范性纠正功能方面的软件到目前还没有出现。以下举例市面上相关健身软件的内容，包括“Keep”和“Nike Training Club”。

竞品概要

十三、产品未来迭代设想

发展理念：首先基本实现软件的特色功能，解决用户痛点和满足用户的基本需求作为重点，后续再新增更多人性化功能）

产品迭代

• v1.0

• 能够对用户动作做出扫描识别

• 扫描识别后的图片能够与动作库的标准进行比对分析

• 动作库的构建基本实现

• v2.0

• 对用户扫描识别的历史进行记录并归入成长资料里面

• 建立用户健身社区

• 根据功能性动作内容的发展逐步更新动作库

• v3.0

• 根据用户需求增加功能性课程

• 开设健身用具和营养补给品的商城

• 增加用户训练次数和时长的累积积分作为购物的现金券

• v4.0

• 提供小程序端、网页端、PC客户端软件

• 进行产品宣传和用户推广

• 与国内品牌健身房合作，成为健身设备

盈利模式

• 健身软件成熟后，积累一定的用户量，设立的特色功能性课程需要会员身份才能参加。
• 与跟健身相关的行业企业进行合作，主要用于商城和健身房内的设备开发。

关于

一句话版本

近年来，健身行业的迅速发展，人们开始在健身场所加大对自己的健康和精神投资，而专业性较强的健身运动在一定程度上降低了部分用户的运动体验的同时，更可能造成健身低效性甚至带来身体伤害，为了解决用户的痛点，Fitness-helper提供人体关键点识别、图像主体检测(图像识别辅助)功能，让用户在健身的同时关注到自己动作的规范性以身体机能的健康程度。

关于学习/实践心得总结及感谢

本文档写作进一步对“API机器学习与人工智能”课程的深化实践，结合课上知识，并引入“产品经理”和“用户视觉设计”课程的知识进行相关问题的思考和产品原型的制作。

特别感谢

1. 百度AI开放平台提供的人体关键点识别API和图像主体检测API代码对产品的技术支持。调用两种API，解决用户“因为无法得知健身过程中的动作规范而导致的健身低效性及易受伤性”的痛点。
2. 感谢师姐提供文档的参考书写。

• 黄滢师姐作品“savor”APP：Github仓库链接
• 詹晓燕师姐作品“Art Gallery”APP：Github仓库链接 3.感谢竞品“Keep”和“Nike Training Club”的相关资料提供。

迭代的增量改进说明：

• 新增“用户旅程地图---使用阶段” （用户旅程图节选“使用”阶段，更好地突出用户在使用过程中的感受等方面，快速了解用户需求，并作出相对应的解决方案。）

• 新增“专业排版-PRD文档以代码注释及markdown图文部分” （将代码片段改成markdown文本展示方便同行直接进行代码的学习调用。）

• 新增“API加值说明图”及相关文字详情说明。

• 新增人工智能概率性考量描述。

• 新增利害相关者分析-API产品对比。

• 新增选择百度AI开放平台的原因。

• 完善智能加值、核心加值、API加值详情、数据流程及关键智能API使用、数据流程的智能加值主张部分的内容。

• 修改文本格式提升文章可读性以及适当添加外链和说明。

• 依照评价要求完善内容的视觉呈现。

• Gitee的diff连结

由百度AI开放平台提供API服务。