CHƯƠNG 1: TONG QUAN DE TÀI Chương này sẽ trình bày nội dung so lược của toàn bộ đề tài về mục tiêu của dé tài là gì, các nội dung cần phải tìm hiểu, khoanh vùng phạm vi tìm hiểu của đề tài và đề xuất phương pháp tìm hiểu hợp lý. Trong chương này cũng trình bay cấu trúc của khóa luận.1 Tên đề tài Ứng dụng hỗ trợ tự tập gym dựa trên trí tuệ nhân tạo 1.2 Hiện trạng và động cơ Trong thời đại 4.0, việc chăm sóc sức khỏe bằng những ứng dụng thông minh ngày càng trở nên quen thuộc với lối sống ngày nay. Rất nhiều người dùng đã tận dụng tối đa tiện ích này dé biến chiếc điện thoại thông minh của họ trở thành “trợ thủ đắc lực” trong việc luyện tập và rèn luyện sức khoẻ. Hiện nay có rất nhiều ứng dụng sức khỏe đa dang nhằm phục vụ cho các nhu cầu khác nhau của người dùng như: do nhip tim, dém quãng đường chạy bộ, do lượng calories nap vào cơ thể.
Bên cạnh tình hình dịch bệnh Covid—19, việc tập luyện tại nhà với ứng dụng luyện tập trở nên là nhu cầu cần thiết của người dân hiện nay. Tìm kiếm trên các kho ứng dụng ngày nay ta tìm được rất nhiều các ứng dụng hỗ trợ cho việc tập luyện các bài tập gym tại nhà với các cách hỗ trợ người dùng khác nhau. Một số ứng dụng được nhiều người biết đến như “Các bài tập tại nhà - Không Dung cụ”, “Bài Thử Thách Thể Lực 30 Ngày”, “Fitness & Bodybuilding”,. Các ứng dụng này có các chức năng như việc đưa ra các bài tập hỗ trợ cho các dạng tập luyện khác nhau, cân nặng mong muôn, chê độ ăn uông.
Các bài tập tại nhà Không Dụng cụ Bài Thử Thách Thể Lực Leap Fitness Group Sức khỏe và Thế hình Leap Fitness Group _ Sức khỏe và Thể hint Chứa quảng cáo - Cho phép mua hàng trong ứng dun Chứa quảng cáo - Cho phép mua hang tron i [2] Thêm vào danh sách mong muốn [2] Thêm vào danh sách mong muốn Ế H0ACI KẾ H0ẠCH WEEKS AT HOME! CHALLENGE : TẬP LUYỆN 2 x12 Hình 1.2: Một số ứng dung phổ biến tìm kiểm trên CH Play Các chức năng của ứng dụng giúp cho người tập đạt được những mục tiêu trong một khoản thời gian, theo dõi quá trình tập luyện. Với các thông số đưa ra được những phân tích và hướng dẫn tập luyện đúng cách. Các bai tập là các hình ảnh dé thé hiện động tac. Nhưng bên cạnh đó rất ít những ứng dụng có thé theo dõi chính xác động tác tập của người tập.
Sau khi khảo sát các ứng dụng hiện nay, chúng tôi nhận ra hạn chế của các ứng dụng hiện nay là việc không theo dõi được động tác tập của người dùng. Ứng dụng tập gym tại nhà trong khóa luận hướng đến những người tập muốn theo dõi trực tiếp động tác tập của bản thân người tập. Đây là một thị trường tiềm năng và có nhu cầu cao trong thị trường. Hướng tới việc giúp người tập luyện có thê kiểm tra được động tác mình đang tập có chính xác và hiểu quả hay không.
Ung dụng Fitness của khóa luận chúng tôi đã ứng dụng việc bắt chuyên động trong của người tập qua camera của điện thoại kết hợp với AI để bắt các chuyển động của các bộ phận người tập và chia các segmentation dé đếm số lần tập. Qua đó giúp cho người tập có thê theo dõi trực tiếp động tác cua bản thân thông qua man hình điện thoại. Ngoài ra có các chức năng khác hỗ trợ cho người dùng cuối như việc đếm số lần tập của mỗi động tác, lượng calories tiêu hao, thông báo lịch tập, lịch theo dõi các bài tập. Với những chức năng này đó vừa là vấn đề vừa là thử thách cho chúng tôi trong việc tìm hiểu và đưa ra những giải pháp cho ứng dụng, nhưng cũng là một trải nghiệm rèn luyện để trở thành đề tài của khóa luận tốt nghiệp.
Hy vọng kết quả đạt được của khóa luận sẽ giúp cho những người tập có nhu cầu tập tại nhà có một ứng dụng hỗ trợ cho việc tập các bài tập gym tại nhà.3 Mục tiêu đề tài Đề tài thực hiện hai mục tiêu chính là: Tìm hiểu và áp dụng thuật toán bắt chuyển động các bộ phận cơ thé dựa trên Pose estimation vào trong ứng dụng di động lập trình băng Flutter, va các chức năng hướng tới người dùng cuối dé tạo ra một ứng dụng hoàn chỉnh.4 Nội dung, phạm vi và phương pháp nghiên cứu đề tài 1.1 Nội dung nghiên cứu e Nghiên cứu các thuật toán AI liên quan tới lĩnh vực Human Pose Detection, lý thuyết về tiêu thụ năng lượng trong tập gym, các bài tập gym và các kiến thức khác trong lĩnh vực fitness. e Nghiên cứu Flutter framework va cách thức xây dựng ứng dụng trên di động dùng Flutter, nghiên cứu TensorFlow framework trên nền tảng mobile. e Xây dựng va kiêm thử thuật toán Pose estimation với Flutter trên ứng dụng di động, ứng dụng các phương pháp segmentation, các công thức độ đo cho việc đánh giá các động tác. e Tập trung hoàn thiện ứng dụng về UI/UX cũng như các tính năng hỗ trợ trải nghiệm cho người dùng cuối.2 Pham vi nghiên cứu Do thời gian tìm hiểu có hạn, nên phạm vi nghiên cứu được giới hạn gồm các nhóm tính năng như sau: e Cơ sở dữ liệu các bai tập và nhóm bài tập.
e Ứng dụng AI dé real-time pose estimation phục vụ đánh giá trực quan quá trình tập e Xây dựng thuật toán đánh giá mức tiêu hao năng lượng theo giá tri MET (Metabolic Equivalent of Task). Với mỗi bài tập ta có một giá trị MET khác nhau. Cách tính calories bằng MET với trọng lượng cơ thê của người đó tính bằng kilogam e Phát triển một ứng dụng di động dé bắt các động tác tập của người tập bằng các kết hợp TensorFlow vào ứng dụng. e Nhóm tính năng hướng đến người dùng cuối gồm theo dõi quá trình tập theo ngày, lập lịch theo dõi quá trình tập, thông báo nhắc tập, quản lý thông tin người dùng.5 Cấu trúc báo cáo Cấu trúc báo cáo được chia làm 6 chương, trong đó: Chương 1 - TONG QUAN ĐÈ TÀI: Chương này sẽ trình bày nội dung sơ lược của toàn bộ dé tài về mục tiêu của dé tài là gì, các nội dung cần phải tìm hiểu, khoanh vùng phạm vi tìm hiểu của đề tài và đề xuất phương pháp tìm hiểu hợp lí.
Trong chương này cũng trình bày cấu trúc của khóa luận. Chương 2 - CƠ SỞ LÝ THUYET: Nội dung chính của chương này sẽ trình bày về cơ sở lý thuyết của các thuật toán pose estimation (PoseNet) của TensorFlow, cơ sở lý thuyết của việc lập trình trên Flutter, cơ sở lý thuyết của co sở dt liệu trên Firebase. Chương 3 — GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT: Trong chương này, sẽ trình bày những đề xuất và cách hoạt động của các giải pháp thực hiện bắt động tác tập của người dùng trên ứng dụng. Chương 4 PHAN TÍCH THIET KE THÀNH PHAN DU LIEU: Chương này sẽ nói về sơ đồ ERD của dữ liệu bản đồ được lưu trữ trên server, dữ liệu lưu trữ dưới dạng NoSQL trên Firebase được sử dụng trong ứng dung di động, đồng thời mô tả các bảng hoặc các nhánh của từng dữ liệu.
7 Chương 5 - KET QUA VÀ ĐỊNH HƯỚNG PHAT TRIÊN: chương này sẽ trình bày kết quả thực nghiệm của các chức năng hỗ trợ người dùng có thé tự luyện tập tại nhà. Đồng thời tông kết toàn bộ khóa luận về những gi đã thực hiện được, những khó khăn gặp phải trong quá trình thực hiện khóa luận, những hạn chế khi áp dụng đề tài vào thực tế và hướng phát triển sau này của dé tài. Chương 6 - TÀI LIEU THAM KHẢO: chương này sẽ tổng hợp nguồn tài liệu dùng trong quá trình nghiên cứu và phát triển ứng dụng. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYET Nội dung chính của chương này sẽ trình bày về cơ sở lý thuyết của thuật toán được tìm hiểu trong đề tài và lý thuyết của lập trình Flutter trên đi động.1 TensorFlow và thuật toán Pose Estimation ¥ TensorFlow Hình 2.1(a): TensorFlow TensorFlow La một nền tảng mã nguồn mo end-to-end dành cho máy học.
N6 có một hệ sinh thái toàn diện, linh hoạt gồm các công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng cho phép các nhà nghiên cứu thúc đây tính năng tiên tiến trong ML và các nhà phát triển dé dàng xây dựng và triển khai các ứng dụng hỗ trợ ML. Một số ưu điểm của TensorFlow: — Xây dựng mô hình dé dàng — Tạo ML ở mọi nơi — Thử nghiệm dé nghiên cứu TensorF low Lite La một model của TensorFlow dành cho di động, trong đó có các model nồi bật như Image classification, Object dectection, Pose estimation,. Và dé sử dụng cho ứng dụng tập gym tai nhà chúng tôi áp dung Pose estimation cho việc bắt các chuyền động của bộ phận cơ thê người. Thuật toán pose estimation Pose Estimation ( đôi khi được dùng với thuật ngữ Keypoint Detection) là một vấn đề khá phô biến trong lĩnh vực xử lý ảnh khi chúng ta cần xác định vị trí và hướng của một đối tượng.
Mức ý nghĩa ở đây là chúng ta phải rút ra được những đặc điểm chính, những đặc điểm đó là những đặc trưng của đối tượng ( có thể mô tả được đối tượng). Một số tinh năng phố được sử dụng ngày nay như bắt chuyên động của cơ thé, đo đối xứng, bắt vật thể chuyên động,. Đi cùng với đó là những ứng dụng tập luyện với AI, ghi hình chuyển động với các camera tần số quét cao, các ứng dụng nghiên cứu chuyên động của con người trong y tê va sinh hoc, .1(c): Hình ảnh ứng dung pose estimtaion vào camera thé thao 11 2.2 Flutter A < Flutter Docs Showcase Community So w»mQ Flutter là một framework giúp thiết kế giao diện người dùng của Google dé xây dựng các ứng dụng đẹp, được biên dịch nguyên bản cho thiết bị di động, web và máy tinh dé bàn từ một cơ sở mã duy nhất. Su dụng ngôn ngữ: Dart Một số ưu điểm của Flutter: — Phát triển nhanh: Flutter's hot reload giúp bạn nhanh chóng và dễ dàng thử nghiệm, xây dựng giao diện người dùng, thêm tính năng và sửa lỗi nhanh hơn.
Trải nghiệm thời gian tải lại dưới giây mà không bị mat trạng thái trên trình giả lập, trình mô phỏng và phần cứng. 12 — Ul đẹp, ấn tượng: Lam hài lòng người dùng với các tiện ích Material Design và Cupertino (iOS) tích hợp san của Flutter, các API chuyển động phong phú, cuộn tự nhiên mượt mà và nhận thức về nền tảng.