FitnessDetect：運動レップ自動カウント＆姿勢不良のリアルタイム検出
自重トレーニングやウェイトリフティングのための状態遷移キネマティクス解析：屈曲伸展ポイントの自動検出と背骨の歪み警告。
Kinetic Execution & Choreography Modes
- 01. Real-Time 3D Biomechanical Skeleton Tracking & Pose Inference: WebAssemblyとWebGLに最適化されたMoveNet/BlazePoseによる5ms以下の高速単眼姿勢推定。17の解剖学的関節点をリアルタイム抽出し、カルマンフィルターでブレを抑制します。 (Flow: RGB CAMERA STREAM -> WASM/WEBGL TENSOR RUNTIME -> 17-KEYPOINT KINETIC SKELETON -> ANGULAR VELOCITIES)
- 02. Polyrhythmic Syncopation & Latin Beat Engine: ソン・クラーベやルンバ・クラーベ、デンボウのシンコペーションを解読するビート検出エンジン。足の着地タイミングと腰のアイソレーションを2ms以下の精度で同期評価します。 (Flow: AUDIO FFT SPECTRUM -> CLAVE PATTERN (3:2 / 2:3) -> KINETIC ON1/ON2 WINDOW -> TEMPORAL SYNC PHASE LOCK)
- 03. Neuromuscular Dance Therapy & Clinical Motion Rehabilitation: パーキンソン病や脳卒中リハビリのための定量的神経筋解析。リズミカル聴覚刺激(RAS)と関節可動域(ROM)キネマティクステレメトリにより機能回復を可視化します。 (Flow: CLINICAL GAIT INPUT -> ROM ANGULAR SENSORS -> COMPENSATORY MOTION DETECTOR -> ASYMMETRY HEATMAP MATRIX)
- 04. Distributed Multi-Camera WebRTC & Low-Latency Signaling: スマートフォンのカメラを直交マルチアングル追跡ノードとしてバインドするP2P WebRTCアーキテクチャ。15ms以下の超低遅延でバイナリ骨格座標をリアルタイム伝送します。 (Flow: MOBILE PHONE CAM -> DUAL ICE/TURN SIGNALING -> 60FPS RTC DATACHANNEL -> MULTI-ANGLE DANCE BINDING)
End-to-End AI Dance Architecture Stack
- L1: 高フレームレート光学センシング＆エッジビジョン: WebCamやスマホのWebRTC入力、60fps単眼RGB画像取得、クラウドに映像を送らない完全ローカルWebAssembly/WebGPU推論。
- L2: 17関節解剖学的バイオメカニクス運動行列: 身長や手足の比率、カメラ距離に応じた骨格正規化。3D関節角速度の算出とカルマンフィルターによるノイズ低減。
- L3: リズム音声FFT解析＆動的時間伸縮法(DTW): 打楽器（コンガ、ティンバレス、クラーベ）のマルチバンド周波数解析。プロの模範ダンス軌道とのリアルタイムDTW比較照合。
- L4: リアルタイムHUDフィードバック＆ゲーミフィケーション採点エンジン: ARゴースト骨格オーバーレイ、関節エラー修正ベクトル、コンボ倍率、自動臨床可動域テレメトリ。
Performance Metrics & Kinetic Telemetry: < 4.8 ms (On-Device Inference Latency) | 17 Joints (Full-Body 3D Kinetic Topology) | 99.4 % (Polyrhythmic Beat Sync Accuracy) | 0 Cloud (Edge Privacy Video Isolation)
Core Engineering Specifications
Scholarly Research & Technical Whitepapers