方案说明
NeoMind 仪表板:会员训练分析、器械占用与客流趋势一屏掌握
方案背景
健身房的日常运营里,一直存在几笔"糊涂账":会员练了什么、练了几组,全凭自己记忆,教练指导缺乏量化依据;器械什么时段最挤、哪些区域长期闲置,管理者心里没数;请第三方做视频分析,画面数据出店上云,会员又担心隐私。
场馆并不缺摄像头,缺的是让摄像头"看懂"健身的智能:知道谁是会员、在用哪台器械、做了什么动作、练了多久。
方案介绍
本方案的思路是:一台相机 + 一个平台,把健身过程变成结构化数据。
在场馆顶部部署一台 CamThink NeoEyes NE503 边缘 AI 相机(Hailo-15H,20 TOPS NPU),即可覆盖 10~20 人的中型健身区域。相机端并发运行人体检测、17 关键点姿态、人脸检测与人脸特征四类模型,完成会员身份识别与轨迹跟踪;NeoMind 平台侧的 gym-tracker 扩展负责会员库匹配、器械区域判定、动作识别计数与训练报告生成。
整个分析过程在场馆本地完成:数据存于 NeoMind 主机,不经过第三方云服务。会员仅以人脸特征向量参与比对,系统不存储原始画面,兼顾智能化与隐私合规。
工作流程
- 会员识别 — 人脸特征与会员库匹配,老会员自动认出;新面孔自动建档,姓名信息后续补录
- 轨迹跟踪 — ByteTrack 多目标跟踪输出稳定 ID 与脚点坐标,单相机覆盖全场不丢失
- 区域与器械分析 — 脚点命中预先圈定的器械区域(3 秒驻留去抖,过滤"路过"),判定器械的开始与结束使用
- 动作识别与计数 — 姿态关键点结合关节角度状态机,识别深蹲、卧推、二头弯举、划船等动作并自动计数,判断动作幅度是否到位
- 训练报告与运营概览 — 个人维度生成时长、器械、动作明细与历史趋势;场馆维度呈现在场人数、器械占用与时段客流
核心特点
- 单台覆盖全场:中型场馆 10~20 人,一台 NE503 即可,无需多相机接力
- 端侧四模型并发:20 TOPS NPU 本地推理,零云端依赖,低延迟实时输出
- 隐私优先:仅存人脸特征向量、不存原图;训练数据保存在场馆本地,不上传第三方
- 免改造部署:PoE 单网线供电传输,IP67 防护适应高湿环境,即装即用
- ROI 可视化编辑:矩形、多边形、套索圈定器械区域,调整即时生效
- 自动建档:未知会员自动采集特征入库,管理员后补姓名信息,运营零负担
方案效果
- 会员每次训练自动生成明细报告(时长、器械、动作与组次数),可回溯、可对比,并附训练建议
- 教练以数据报告为依据安排计划,指导从"凭感觉"转向"看数据"
- 在场人数、器械占用率、时段客流实时可视,排课与巡场决策有据可依
- 识别与统计精度受现场光照、人流密度与遮挡影响,部署时以现场实测为准
了解更多
- NeoEyes NE503 产品概述
- NeoMind 平台文档
- gym-tracker 扩展开源仓库:github.com/camthink-ai/NeoMind-Extensions