如何判断一个动作是深蹲还是硬拉?



( 题图来源: youtube.com)

我们发现硬拉和深蹲都是【髋关节屈伸】+【膝关节屈伸】的动作,那么,如何判断一个动作是深蹲和硬拉呢?仅仅是硬拉是从地面把杠铃拉起,而深蹲时先蹲下去再起来吗?

其实一句话可以简单区分硬拉和深蹲:硬拉膝关节屈伸幅度不大——因为硬拉是髋关节主导的发力动作,而深蹲是膝关节为主导的发力动作。


具体要区分的话,文章很长,图片很多,请保持耐心。


借鉴 @虎柔 在知乎《如何判断一个动作是深蹲还是硬拉? 》①的回答、还有Boyle在T-Nation上写的《Deadlift or Squat: What's the Diff?》②这篇文章的思路。我来说一下硬拉和深蹲的三个区别:


1.硬拉对握力有要求,而深蹲不一定。


2.硬拉膝关节屈伸幅度不大。(本质上是硬拉伸髋主导,深蹲伸膝主导。这是硬拉和深蹲最本质的区别)


3.硬拉是直接将杠铃从地面拉起,而深蹲则是蹲下去再起来。(这是硬拉和深蹲最明显的区别)


在判断一个动作是硬拉还是深蹲的时候,可以从这三个方面去考虑。


至于什么是髋关节,以及什么是伸髋力量,我之前在我的公众号里说过了,有兴趣可以去在我的公众号回复「硬拉」查看。



一、握力


(标准杠铃深蹲,对握力没有要求)

(标准杠铃硬拉,负重在手上)


我们可以发现,杠铃深蹲的负重不在手上,而杠铃硬拉的负重在手上。本质上,硬拉对握力有要求,深蹲无。但是,我们发现……如果做哑铃深蹲的时候,对握力也有要求啊,比如下面这个:

(哑铃深蹲,图片出自menshealth.com/


而且这个哑铃深蹲动作,和六角杠铃硬拉好像啊:

(六角杠铃硬拉,图片出自ericcressey.com/


大家能看出上面哑铃深蹲和六角杠铃硬拉这两幅图片的区别是什么吗?这里我们就需要引入深蹲和硬拉的第二个区别:硬拉和深蹲的膝关节屈伸幅度。



二、伸髋与伸膝


看一下这两张图片,一个是哑铃深蹲,一个是哑铃硬拉,他们的区别在哪里?


(上图为哑铃深蹲,图片出自menshealth.com/



(上图为哑铃硬拉,图片出自menshealth.com/


区别就在于膝关节的屈伸幅度。深蹲的膝关节弯曲和伸展幅度比较大,而硬拉膝关节弯曲和伸展幅度不大。


硬拉膝关节屈伸幅度不大——本质上硬拉是伸展髋关节主导的发力动作。


深蹲膝关节屈伸幅度很大——本质上深蹲是伸展膝关节主导的发力动作。


还有一种直观的看法,就是去看大腿。硬拉的大腿,比较倾向于和地面保持垂直,而深蹲的大腿,比较倾向于和地面保持平行。


可以简单看看下面我画的分析,注意看红色的大腿的位置和粉红色的角度。(柏龄注:深蹲这张图片不是完全的侧面照片,所以看上去有点歪)


上图为深蹲:大腿与比较倾向于和地面平行,膝关节夹角较小,说明膝关节弯曲较大


上图为硬拉:大腿比较倾向于和地面垂直,膝关节夹角较大,说明膝关节弯曲较小


下面这张图,就是深蹲和硬拉最明显的对比图,注意看膝关节的屈伸幅度,和大腿的位置:

(图片出自bretcontreras.com/


而六角杠铃硬拉,其实也是一样的分析方法,它的膝关节屈伸幅度不大,因此与标准硬拉接近,所以六角杠铃硬拉被称为「六角杠铃硬拉」,而不是「六角杠铃深蹲」。当然,硬拉和深蹲还有第三点更直观的区分方法:离心收缩和向心收缩。

(图片出自:ericcressey.com/



三、离心收缩与向心收缩


硬拉是直接将杠铃从地面拉起,而深蹲则是蹲下去再起来。这是硬拉和深蹲最明显的区别。


本质上是硬拉直接做向心收缩,而深蹲有一个先离心收缩,再向心收缩的过程。


练习硬拉可以进行离心收缩。但标准硬拉只有向心过程。


====


以上就是我对于判断一个动作是深蹲还是硬拉的全部看法:从【握力】、【膝关节屈伸幅度】、【是否直接从地面拉起】三点判断。


最本质的,还是去看膝关节的屈伸幅度。


硬拉膝关节屈伸幅度不大——本质上由于硬拉的是髋关节主导的发力动作,而深蹲是膝关节为主导的发力动作。



zhihu.com/question/2677

t-nation.com/training/d



大家可以拿这篇文章里的内容去考你们健身房的教练哦~

有兴趣的话可以去关注我的公众号:陈柏龄的酱油台(soychen01),分享教练不告诉你的健身知识。


作者:陈柏龄
链接:http://zhuanlan.zhihu.com/p/19979034
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
<think>好的,用户想利用人体姿态估计算法设计一个实时监测力量运动动作是否标准并提供矫正的系统。首,我需要了解用户的具体需求应用场景。力量运动比如举重、深蹲、卧推等,动作的标准与否直接关系到训练效果安全性,所以实时反馈非常重要。 接下来,用户可能希望系统能够实时处理视频流,检测关键点,然后分析动作是否符合标准。需要考虑的方面包括:实时性、准确性、矫正建议的生成方式,以及如何呈现反馈给用户。比如,是否通过手机APP、智能镜子,或者可穿戴设备。 然后,我需要考虑技术选型。人体姿态估计方面,2D可能足够,但如果有3D信息会更准确,特别是在深度方向上。不过3D估计计算量更大,可能影响实时性。需要平衡准确性性能。可能选用MediaPipe这样的轻量级模型,或者HRNet高精度模型,但可能需要优化才能在移动端运行。 数据收集标注也是一个问题。用户是否需要自己收集特定动作的数据集,还是使用公开的数据集?如果公开数据不够,可能需要用户自己标注,或者使用迁移学习。另外,不同用户的体型差异可能影响关键点检测,系统是否需要个性化校准? 动作分析的算法部分,可能需要定义标准动作的关键点角度、速度、轨迹等参数,然后与实时检测的数据进行比较。比如深蹲时膝盖不应超过脚尖,背部保持直线,这些可以通过关节点之间的角度位置关系来判断。 实时性方面,系统需要在短时间内处理每一帧图像,分析并给出反馈。延迟过高会影响用户体验,所以模型轻量化、件加速(如GPU、TPU)可能很重要。可能需要使用TensorRT或OpenVINO进行模型优化,或者选择边缘设备如Jetson Nano。 矫正建议的生成需要明确的规则或机器学习模型。规则方法可能基于运动科学的指导原则,而机器学习模型可能需要训练分类器来判断动作是否标准。同时,反馈方式要直观,比如视觉提示、语音提示或振动提醒。 另外,需要考虑用户隐私数据安全,特别是如果系统需要上传视频到云端处理的话。本地处理可能更安全,但受限于设备性能。 用户可能的隐藏需求包括系统的易用性、成本、跨平台支持等。比如是否支持iOSAndroid,是否需要额外的件设备,或者能否集成到现有的健身APP中。 最后,测试迭代也很重要。可能需要收集用户反馈,不断优化动作分析的算法,减少误判,提高系统的可靠性用户信任度。</think>以下是设计一个基于人体姿态估计的**力量运动动作矫正系统**的详细技术方案,分为核心模块与实现步骤: --- ### 一、系统架构设计 ```mermaid graph TD A[摄像头/传感器] --> B(实时数据采集) B --> C{处理层} C --> D[2D/3D姿态估计] C --> E[运动学参数计算] D --> F[动作标准性评估] E --> F F --> G[矫正策略生成] G --> H[反馈接口] ``` --- ### 二、关键技术实现 #### 1. **高精度姿态估计模型选型** - **推荐方案**: - 2D检测:**MediaPipe BlazePose**(轻量级,30 FPS+) - 3D重建:**HybrIK**(结合逆运动学,误差<40mm) - **传感器融合**: $$ \mathbf{P}_{3D} = \alpha \mathbf{P}_{RGB} + (1-\alpha)\mathbf{P}_{IMU} $$ (RGB与惯性传感器数据加权融合) #### 2. **动作标准化建模** - **关键运动学参数**: - 关节角度:$\theta = \arccos\left(\frac{\vec{AB} \cdot \vec{AC}}{|\vec{AB}||\vec{AC}|}\right)$ (如深蹲时髋-膝-踝夹角) - 运动轨迹:$\frac{d\mathbf{x}(t)}{dt}$(杠铃路径分析) - 对称性检测:$\Delta h = |h_{left} - h_{right}|$(左右侧平衡度) #### 3. **实时矫正策略** - **错误类型与反馈机制**: | 错误类型 | 检测方法 | 反馈方式 | |----------|----------|----------| | 腰部弯曲 | 脊柱-骨盆角度偏差>10° | 语音警报+AR高亮 | | 膝盖内扣 | 膝-踝水平偏移量异常 | 振动触觉反馈 | | 发力顺序 | 关节激活时序分析 | 动画演示对比 | --- ### 三、开发流程分解 #### 阶段1:数据准备与模型训练 1. **自定义数据集构建**: - 采集标准动作视频(含多角度、不同体型) - 使用**COCO-WholeBody**标注格式扩展: ```json "keypoints": [ [x1,y1,v1], // 鼻尖 [x2,y2,v2], // 颈部 ... // 共133个全身关键点 ] ``` - 数据增强:随机遮挡、运动模糊模拟 2. **模型微调**: ```python # PyTorch Lightning示例 class PoseCorrector(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.backbone = torch.hub.load('facebookresearch/WSL-Images', 'resnext101_32x8d') self.head = nn.Sequential( nn.Linear(2048, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 17*3) # 17关节的3D坐标 ) def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch pred = self.head(self.backbone(x)) loss = weighted_mpjpe(pred, y) # 加权关节位置误差 return loss ``` #### 阶段2:实时处理优化 1. **计算图优化**: - 使用TensorRT对ONNX模型量化: ```bash trtexec --onnx=pose.onnx --fp16 --saveEngine=pose_fp16.engine ``` - 多线程流水线: ``` 摄像头线程 → 预处理线程 → 推理线程 → 后处理线程 ``` 2. **延迟控制**: - 关键指标:端到端延迟 < 100ms - 性能对比: | 设备 | 模型 | 分辨率 | FPS | |------|------|--------|-----| | iPhone14 | MediaPipe | 224x224 | 58 | | Jetson Nano | HRNet-W32 | 384x288 | 23 | #### 阶段3:矫正逻辑实现 1. **深蹲动作检测规则**: ```python def check_squat(keypoints): # 计算关键角度 hip_knee_ankle = calc_angle(hip, knee, ankle) torso_lean = calc_angle(shoulder, hip, knee) # 标准判断 errors = [] if hip_knee_ankle < 80: errors.append("膝盖前移过度") if torso_lean > 30: errors.append("躯干前倾过大") return errors ``` 2. **反馈界面设计**: - AR叠加层:使用OpenGL渲染骨骼线与错误标记 - 语音合成:通过gTTS生成实时提示 ```python from gtts import gTTS def speak_warning(message): tts = gTTS(text=message, lang='zh') tts.save("warning.mp3") os.system("mpg321 warning.mp3") ``` --- ### 四、挑战与解决方案 | 挑战 | 解决方案 | |------|----------| | 遮挡问题 | 融合IMU数据进行状态预测 | | 个体差异 | 增加用户校准环节(采集静态姿态) | | 实时性不足 | 模型蒸馏(如TinyPose) | | 误报率高 | 引入时序滤波(Kalman Filter平滑轨迹) | --- ### 五、扩展应用场景 1. **健身房智能镜**:实时投影矫正指引 2. **VR健身游戏**:动作达标解锁关卡 3. **远程私教系统**:同步分析多学员动作 --- **件推荐配置**: - 基础版:树莓派4B + Intel Neural Compute Stick 2 - 专业版:NVIDIA Jetson AGX Orin + Azure Kinect DK - 云端方案:AWS DeepLens + Lambda GPU实例 需要进一步讨论具体运动类型(如举重、等)的细节实现,或需要DEMO代码可继续深入交流。
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