Posenabschätzung unter 5 ms & 17-Gelenk-Topologie für FitnessDetect

Hocheffiziente monokulare Inferenz auf WebAssembly und WebGPU für FitnessDetect mit Subpixel-Genauigkeit.

On-Device-Tensor-Kompilierung & Zero-Cloud-Latenz

Durch die Ausführung quantisierter Modelle im Browser verarbeitet FitnessDetect Videobilder mit 60 FPS ohne externe Datenübertragung für maximale Privatsphäre und minimale Latenz.

Rauschunterdrückende temporale Kalman-Filterung

Monokulare Videos neigen zu Mikrozittern. FitnessDetect nutzt 2nd-Order-Kalman-Filter und anatomische Knochenlängenbeschränkungen für ruckfreie Bewegungen ohne Verzögerung.

Key Engineering Invariants

Sub-5ms monokulare Inferenz-Pipeline vollständig auf dem Endgerät
Kontinuierliches Tracking von 17 anatomischen Punkten in 3D
Kalman-Geschwindigkeitsvorhersage gegen Okklusionsausfälle
Vollständige lokale DSGVO-Datenschutzisolation

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