商业计划书物联网健身房

商业打算书概要工程名称基于IoT及深度学习技术的才智健身房系统团队形式□个人□工作室 成立时间 2023年4月办公地址所处行业 人工智能物联网健身所处阶段□创意□研发 □产品开发□试运营□市场拓展联系方式联系人无 E-MailQQ本工程应用场所为一般健身房，旨在为健身者及健身房治理者供给运动数据可视化、排课智能推举、健身跟进小助手、健身房环境数据监测，远程电器把握等效劳。ZigbeeTCP/IP及EDP通信协议实现云平台与其他设备的通信，云平台我们承受中移物连ONENET平台，该平台既可供给物联网应用的根底效劳，同时又支持第三方应用工程摘要 开发。TensorFlowTensorFlow研发的完全开源的其次代人工智能数据处理系统，能用于语音识别、图像识别等机器数据处理和深度学习领域。与此同时，我们选用了deeplearn.js及TensorFlowLite在客户端方面，我们承受AndroidStudioAPP为调试供给便利。团队成员共五人，一人为工程负责人，其余均为团队成员，负责人主攻硬团队架构 件开发，其余人各负责手机APP客户端、物联网模块的完善、后期系统整体的调试。工程骨干简介案与创性

工程成员为工程骨干，均参与过创创业工程并取得确定的成绩，均具有确定工程阅历。系统整体设计框图如下;一、技术方案：该健身房系统有四个功能模块：用户模块、网络模块、感知模块、数据处理模块。用户在完成验证后可以通过终端设备访问效劳器，效劳器可以从感学问别模块读出相应的数据从而查看运动数据、环境状况的实时信息、一旦数据消灭特别，也就是说当用户心率过快或环境温湿度超标，用户可以通过邮件接收警APP中，其机器学习相应模型了经过大量的数据训练，用户在使用时，只需将自己的身高体重年龄健身意愿等数据输入，系统便会自动为用户推举适宜的健身方案。各模块实现方案如下：1、用户模块用户模块代表一系列访问效劳器的终端设备，设备种类上来说有手机，PC，平板，平板式电脑、或者专用的网络设备。我们开发了效劳于系统与用户的手机客户端与网页，在网页上可以进展数据查看、命令把握等操作，在搭载安卓系统的移动网络通信设备上还可以做到课程推举、进度提示等功能。2、网络模块网络模块包括Internet、云效劳平台及ZigBee小型传输网络，Internet供给设备远程猎取数据的必要通道，我们承受ESP8266这一模块连接以太网，通过简洁的AT指令操作即可进展通信，其功耗小，传输距离远，性价比高，既提高了系统的性能指标，同时又降低了开发本钱。Web效劳器是在云平台上搭建的ONENET端搭建虚拟设备并添加数据流和触发器等EDPSDKESP8266ZigBee小型传输网络则利用其串口透传功能实现心率贴片与STM32单片机的数据传输。3、感学问别模块感学问别模块由信息采集端的各传感器及无线收发设备组成。网络呈分布式，光照与温湿度传感器局部直接连接STM32，另一局部与心率贴片一样通过CC2530驱动并与STM32进展通信。用户可以通过终端设备来查看实时数据。4、数据处理把握模块数据处理把握模块的核心是谷歌移动端深度数据处理框架TensorFlowLite，其架构如以以下图所示：TensorFlowLite架构前期我们收集了大量的用于健身课程推举的资料并归类整理，进展预处理后开头搭建简洁的推举网络并进展训练，我们将训练后的模型保存，通过TensorFlowLite转换器〔TensorFlowLiteConverter〕将该程序将模型转换成TensorFlowLiteTensorFlowLite模型文件〔TensorFlowLiteModelFile〕---该格式基于FlatBuffers经过优化以适应最大速度和最小规模,最终将TensorFlowLite模型文件通过JavaAPI部署到移动App选择的安卓设备上，利用编辑器，将使用安卓神经网络的API进展硬件加速。二、创性：1、应用上的优势与创比照传统的健身俱乐部经营方式，我们将健身教练的课程销售与教学两大职能分隔开，使教练专注于教学，而将销售交给系统的智能推举，如此一来可避开用户在健身过程中被不同教练轮番“推销比照传统的“互联网+健身”模式，我们为健身环境供给了优化:在健身领域，近年来涌现出了很多智能装置，这些装置大多为便携的可穿戴式设备，能够监测人们的运动状态。但是基于对运动学问的调查，健身环境对于健身质量也有较大程度的影响，然而以上设备根本上无法监测运动环境。一般的运动监控设备或体检仪器仅仅供给即时的数据呈现功能，而健身是一个长期的过程，健身中的运动数据没有起到长期效用，而我们的系统可以通过记录用户的运动及身体状况的变化动态调整健身方案，可以获得较好的健身效果。2、技术上的优势与创系统信息采集端承受了CC2530进展数据收发，与云平台通信承受ESP8266发送和接收信息，使整个系统具有更强的灵敏性大大削减了硬件设施对空间的占有率。另一方面，整个系统如要用作商业用途会削减很大一局部前期布线的时间和精力。Web层次清楚，为本设计将来大的进展供给良好的构造雏形。承受机器数据处理的相应算法，基于tensorflowlite在安卓设备上实现智能推举，运行速度快，运行效率高。工程进呈现状与竞争

一、工程产品市场概述：2023年10月28日，国务院公布《关于加快进展健身休闲产业的指导闲企业上市，引导社会资本参与健身休闲产业，到2025年健身休闲产业规模将到达3万亿元---由此可见健身休闲产业将来进展潜力之巨大。目前的现状是---整体上来看中国健身俱乐部欣欣向荣国一二线城市人群花钱健身意识快速形成，健身人口快速增加，外表上健身行业趋向成熟，但深挖健身场馆背后的商业模式，中国健身仍走在模式变迁的道路上。户体验，同时加速传统健身模式的转型---转变原先的教练=销售，使场馆中教AI到不同教练的推销骚扰从而影响健身体验，另一方面教练可把更多时间花在课程质量的提升上而不是想方法与同行抢夺客户。固然，转型的方向不止如此，本工程作为中国建身行业的转型思路之一为行业的加速进展增加动力。二、产品竞争分析及工程优势将数据显示在配套APP上，但是他不能给用户供给进一步的数据分析等效劳。而我们的工程除了可以实现上述运动装置所具有的功能外，还能供给健身房环境监测、环境远程把握以及健身优化建议等效劳。例如“光猪圈”等兴互联网+健身房，其“互联网+”仅表达在智能门禁、智能体测、运动状态跟踪、自助预约等效劳上。本工程在其之上还能为用户提供智能课程推举、健身进度跟进、健身优化建议等效劳，一方面避开了了健身教练以私教课销售员的身份为健身者带来的不便，另一方面最大限度开掘数据

的长期价值，为健身者供给共性化的健身AI小助手。有健身需求的潜在客户，包括都市上班族，健身爱好者等在工程成熟之后考虑与现有的健身类APP〔APP〕与线下〔健身房〕结合——健身房可利用健身类APP的用户及数据根底为本工程进行推广及优化，同时健身类APP将额外收获数量巨大、粘性较强的选择健身房健身相关产品销售等效劳，以期吸引人并为老用户供给更便捷直接的消费渠道，本工程将从中收取确定比例的利润分成。本工程最大的风险在于工程的几大核心功能〔智能课程推举、健身进度跟工程主要风险目前