10款Android最佳健身应用,六款iPhone健身应用推荐
1、10款Android最佳健身应用
现在，适用于Android系统的健身应用数不胜数，这些应用能够激励用户多去运动。因此，删除你手机里的Angry Birds吧，来看看下面10款基本的健身应用能够给你带来哪些帮助。
1、 Endomondo Sports Tracker Pro Endomondo Sports Tracker是目前最受欢迎的健身应用之一，它的出名名副其实。因为不管你是跑步、走路或是骑自行车，Endomondo都会追踪你的运动距离和时间。 另外，这款应用还提供语音教练去激励用户，使用者还可以和其它人的运动记录进行比较。路线地图还会帮助用户寻找新的运动场所以及新的健身方式，比如举重训练。用户可以手动的向应用中添加新的运动，以确保Endomondo能追踪使用者的所有锻炼。
2、 Instant Heart Rate Pro 之前，你可能认为自己需要一个专门的仪器去测量自己的心率。其实，你所需要的只是手机上的一款应用。Instant Heart Rate Pro可以测量用户的心率，并且还会为之前的测量保存日志以供日后查看。 你只需要将食指尖放在手机的摄像头上，应用就会记录你指尖颜色的变化，而这些是与脉搏相关联的。然后，应用会把记录的数据转化为你的心率，这样你就可以更好的了解自己的身体健康状况。
3、 Moves 目前，市面上有很多单独的计步器或其它健身设备，比如Fitbit Force，这些是专门追踪你运动的仪器。但如果你手机上下载了Moves应用，那么你无需使用这些设备。Moves可以追踪你双脚所迈出的每一步，记录你运动的距离。它甚至还能区分你是走路、跑步或是骑自行车。 另外，你还可以在一天将结束时查看时间表和活动安排表。这样，你就可以更直观的了解自己采取了哪些健身运动。
4、 SleepBot 这款睡眠辅助软件名头可不小，是美国国家健康协会和国家工程学院认可的“促进健康”奖冠军软件。 SleepBot是一款帮助你管理睡眠的冠军软件，能分析统计你的睡眠质量、管理睡眠时的手机设定和睡眠时间还能提供许多睡眠小知识让你更理性的睡眠。睡眠统计和设定还能备份，以便你能统计你长期的睡眠质量做出合理的改变。
5、 Zombies, Run! Zombies, Run! 是一款基于LBS技术的健身应用，不过不同于往常健身应用的是，这款应用将用户置于一个奇幻的故事中，用户将进入类似生化危机的一个世界，体验在僵尸口中逃命的角色，用户需要就是不断跑动，逃离虎口。这款应用很有创意地将电影中的场景带入了现实，在故事中锻炼身体。 该应用既是一款健身工具，又是一款僵尸游戏。游戏情节则是僵尸占领了整个地球，你作为主人公为了生存必须逃脱僵尸的捕食，而这种逃脱的手段就是真实世界中的你不断跑步，通过LBS定位，游戏的场景甚至可以与你的跑步的进程相结合。
6、 MapMyRide+ MapMyRide+是一款自行车跟踪健身应用。它具有易于使用的应用界面，轻松跟踪路线，速度，距离，时间，卡路里消耗，音频警报。另外，这款应用还包含集成GPS相机，内置iPod控制，还有营养，食品，饮食，体重跟踪，实时的数据统计，并通过Facebook和Twitter和你的朋友分享锻炼成就。 这款应用基础的版本是免费的，但是带'+'的版本去除了广告，所以需要付费。
7、 MyFitnessPal Calorie Counter 计算卡路里并不是很令人感到兴奋，但却是一个很有效的方法来确保自己吃了多少热量的食物。长时间适当的降低摄入的卡路里，你会发现自己减肥了，并且更加健康。MyFitnessPal Calorie Counter让计算卡路里变的简单。这款应用包含300万种食物卡路里的数据，你只需要将你吃的东西输入到应用中，应用就会帮你计算好卡路里。另外，你还可以创造自定义的食物。 它还能够追踪用户的运动，并且还提供健身进步报告，甚至通过扫描条形码直接录入食物。
8、 RunKeeper 利用android的GPS功能，RunKeeper便能对用户的运动情况进行跟踪测量。 最为方便的是，当用户保存记录时，RunKeeper还能将记录上传到为用户提供的个人网页中，允许用户查阅所有历史记录并了解一些评测数据，同时还能查看自己的运动路线图。用户还可以把记录分享到Facebook和Twitter。
9、 JEFIT Pro JEFIT Pro是一款比较有名气的制定锻炼计划的应用。里边的锻炼项目有1300多种。你可以在官网注册一个账号，选择他人分享的计划作为自己的，或者在电脑上制定好计划，之后和手机同步。另外，个人锻炼计划也可以本地SD卡备份。 但是，这款应用中的大部分锻炼项目都需要器材，因此你最好去健身房办张会员卡，那样才能发挥应用的最佳功能。
10、 Noom Weight Loss Coach Noom Weight Loss Coach是一款帮助你减肥的应用，目前已经拥有众多的忠实使用者，这些使用者通过这款软件减掉的赘肉已经超过20万磅。Noom减肥教练有你需要的一切功能，包括健康的饮食习惯，积极健康的生活方式等等。 除了计算卡路里，应用的语音教练还会会每天给你安排任务，以帮助你改变不健康的生活方式。因此，这款应用非常适用于打算长期减肥的人群，它里面的任务将指引用户如果去科学健康的减肥。
2、六款iPhone健身应用推荐
现代人每天都需要面对繁重的工作和生活压力，亚健康状态也成为一种常态，而通过跑步、健身这些运动，则可以有效增强改善亚健康状态、增强身体素质。如果你已经拥有了一款iPhone、并且不想额外花费成本购买运动腕带的话，通过一些运动监测App也能够实现类似的功能。尤其是iPhone 5s用户，内置的M7协处理器能够更好地使用这些App，实现后台持续追踪功能，并且十分省电。下面，便是六款最出色的iPhone运动追踪应用。
1、 Moves 售价：18元人民币 Moves是一款非常简单易用的运动追踪应用，它可以方便地记录你每一天的步行、跑步以及其他运动，同时生成一个类似时间轴的统计表。另外，如果你是iPhone 5s用，M7协助处理可以让Moves一直在后台运行并追踪，还可以在地图上记录行进位置，让你更好地了解每一天的运动轨迹。 如果你追求简单的使用体验，并且希望了解每一天详细的运动，Moves会是一个最好的选择。
2、 RunKeeper 售价：免费 RunKeeper这款应用的主要功能是跟踪训练，而不是一般的计步及测算运动距离。这款应用支持走路、跑步、自行车以及爬山等运动的监测，非常适合马拉松运动者使用。另外，RunKeeper采用了免费下载、付费支付广播课程的形式，你可以根据自身的锻炼需求有选择地购买内购内容。它也能够兼容部分健身类配件。 如果你不太需要严格的时间轴日志，而是更倾向于训练及课程的话，RunKeeper更适合你。
3、 Argus 售价：免费 Argus是一款兼顾每日运动记录及训练监控的应用，还支持目标设定，功能比较全面。这款应用也完美支持iPhone 5s的M7协处理器，所以十分省电。另外，它还内置了一个睡眠监测功能，可以监控用户的睡眠周期，不需要佩戴腕带及其他配件就可以实现。 如果你看重多功能性，就选择Argus吧。
4、 Pedometer++ 售价：免费 Pedometer++正如它的名字一样，是一款最基本的计步器应用。另外由于它的整体功能是建立在M7协处理器基础上，所以只能支持iPhone 5s。Pedometer++的界面十分简洁，没有任何装饰或是插件，只是用来记录你的行进步数，并能查看过去7天内的数据。 如果你是iPhone 5s用户，并且只需要一个简单的计步器的话，免费的Pedometer++会是最佳选择。
5、 Runtastic PRO 售价：30元人民币 Runtastic PRO的某些使用体验与RunKeeper比较相似，但是内容要更丰富一些。首先，它支持丰富的运动类型，同时还拥有声音教练在运动过程中适时激励你。另外，它还能够监测速度、高度、心率等指标，并拥有独特的“跑步故事”模式(需要内购)，让你摆脱单调的跑步体验。 笔者正好购买了这款应用，感觉它的中文界面十分易用，也能够很好运用M7协作处理器实现后台监控功能，十分省电，位置信息也相当准确。不过，跑步故事内容没有提供中文语音比较遗憾，同时售价也要比其他同类应用偏高一些。
6、 Endomondo Pro 售价：30元人民币 最后一款Endomondo Pro，也是倾向于跑步监测的应用，可以在地图上记录行进位置，同时还拥有社交激励功能，让你看到其他的健身伙伴的成绩。另外，它也可以作为基本计步器使用，但是内置的GPS服务有时候定位不太准确。
3、身体姿态检测可以应用于健身行业吗？
身体姿态检测当然可以应用于健身行业 可以带来理想效果 人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，被广泛应用于人体活动分析、人机交互以及视频监视等方面。人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点（如肩、肘、腕、髋膝、膝、踝等）。本文主要介绍近几年深度学习兴起后的人体姿态估计方法发展历程。 二、人体姿态估计有什么用？ （1）利用人体姿态进行摔倒检测或用于增强安保和监控； （2）用于健身、体育和舞蹈等教学； （3）训练机器人，让机器人“学会”移动自己的关节； （4）电影特效制作或交互游戏中追踪人体的运动。通过追踪人体姿态的变化，实现虚拟人物与现实人物动作的融合与同步。 三、人体姿态估计算法评估指标 （1）OKS（Object Keypoint Similarity） OKS是COCO姿态估计挑战赛提出的评估指标，COCO Leaderboard 显示Challenge18最高mAP最高为0.764。基于对象关键点相似度的mAP： 其中，di表示预测的关键点与ground truth之间的欧式距离；vi是ground truth的可见性标志；s是目标尺度，等于该人在ground truth中的面积的平方根；ki控制衰减的每个关键点常量。 （2）PCK（Probability of Correct Keypoint） MPII数据集的评估指标采用的是PCKh@0.5，目前MPII数据集PCKh最高为9
2、5。预测的关节点与其对应的真实关节点之间的归一化距离小于设定阈值，则认为关节点被正确预测，PCK即通过这种方法正确预测的关节点比例。 PCK@0.2表示以躯干直径作为参考，如果归一化后的距离大于阈值0.2，则认为预测正确。 PCKh@0.5表示以头部长度作为参考，如果归一化后的距离大于阈值0.5，则认为预测正确。 （3）PCP（Percentage of Correct Parts） 如果两个关节点的位置和真实肢体关键的距离达到至多一半时的真实肢体长度，则认为关节点被正确预测，PCP即通过这种方法正确预测的关节点比例。 四、人体姿态估计算法发展历程 2013年，Toshev等人将DeepPose引入人体姿态估计领域，人体姿态估计的研究开始从传统方法转向深度学习，下面将按时间顺序总结6篇个人认为具有标志性的工作。 （1）DeepPose（2014，Google） Alexander Toshev和Christian Szegedy提出的DeepPose最早将CNN（卷积神经网络）应用于人体关节点检测。DeepPose将人体姿态估计转换为关节点回归问题，并提出了将CNN应用于人体关节点回归的方法：使用整幅图像输入到7层CNN来做关节点回归，更进一步，使用级联的CNN检测器来增加关节点定位的精确度。
