新冠疫情期间居家健身成为热潮和焦点话题。对于绝大多数人而言，但由于居家隔离的原因，多数人的“居家健身”处于缺乏科学指导的自发自娱状态。在3月19日由科技处、学术期刊社主办的学校科技论坛上，曹润老师主讲了“体育训练和康复中的智能化技术”，展示了北京体育大学体育工程学院一年多时间里探索健身活动智能化评价和智能化指导的研究成果。我院多名青年教师参加了论坛活动。本研究在我校体育工程学院沈燕飞副院长带领下，组成多学科叉科研团队，联合我国知名高科技公司共同研发了“智能健身方案”，将健身领域专家的指导经验转化为智能算法，对疫情期间的居家健身进行科学的指导。目前研究成果已经产品化，推向大众健身市场，为我国的科学健身领域作出了积极贡献。
智能健身方案需要两大技术的支撑：运动智能感知技术，动作智能分析算法。运动智能感知技术中，惯性传感器（IMU）、深度相机和普通RGB相机是目前进行小范围运动智能感知的常用传感器。RGB相机价格低廉，与运动者身体零接触，对运动过程无干扰，成为本研究的首选方案。动作智能分析技术可归纳为三个步骤：1.人体环节的时空坐标信息提取，2.健身动作识别，3.动作评价。步骤1和2处理是较为依赖计算机视觉，采用成熟算法或方案，例如：卷积神经网络、姿态估计等，而在动作分析中，则需要大量的运动专家知识，现了多学科交叉融合的研究方式。
本研究设计了28个标准健身动作，组成10套运动方案。并针对上述28个动作采集了11200条运动视频构成的标准健身动作数据集，同时与合作方共同研发了人体姿态估计、动作识别、动作效果评估的核心算法。
本研究的顺利实施特别感谢北京体育大学胡扬、鲍克、隋剑爽、刘卉、朱晓兰、晏冰、汪洋、任弘、周越、苏浩等多位专家教授的无私支持（排名不分先后）。
