Fed智能 V1.7.1 安卓版 

　　Fed智能APP是一款专注于居家场景的专业健身服务平台，致力于通过科学化课程设计、个性化训练方案及实时动作指导，帮助用户突破场地限制，实现高效安全的居家锻炼目标。平台深度整合运动科学理论，结合中国家庭空间特点，为用户提供从动作示范到饮食管理的全流程健康解决方案。

【软件功能】

　　1、多元化课程体系

　　场景化课程分类：涵盖力量塑形、瑜伽拉伸、有氧燃脂、康复训练等8大类目，适配不同年龄层与体能基础用户。

　　智能课程推荐：根据用户填写的身体数据及目标，动态生成12周渐进式训练计划。

　　动作库与替代方案：提供300+标准动作教学视频，针对家庭空间受限情况，同步展示小空间替代动作。

　　2、实时动作矫正系统

　　AI姿态识别：通过手机前置摄像头，实时捕捉用户关节点位，对比标准动作轨迹。

　　语音纠正提示：当检测到动作变形时，立即触发语音指导。

　　训练报告生成：单次训练后自动生成包含动作完成度、肌肉发力平衡等数据的可视化报告。

　　3、渐进式训练管理

　　难度自适应：系统根据用户每周训练数据，自动调整下一阶段训练强度。

　　伤病预防机制：内置关节压力监测模型，当检测到腰椎/膝关节超负荷时，自动切换至低强度替代动作。

　　训练日历同步：支持与手机原生日历联动，提前2小时推送训练提醒。

　　4、家庭健身生态整合

　　器械联动方案：适配主流品牌智能健身镜、弹力带等设备，实现动作数据跨平台同步。

　　空间优化指导：提供家庭场景布局建议，如根据客厅面积推荐训练分区方案。

　　多人训练模式：支持家庭成员共同参与课程，系统自动分配适配各自体能的动作版本。

【软件特色】

　　1、科学化课程设计

　　运动医学团队背书：所有课程均由持有NSCA、ACE等国际认证的教练参与设计，确保动作安全性。

　　周期化训练模型：采用线性周期化训练理论，将12周计划划分为适应期、进展期、峰值期三个阶段。

　　特殊人群适配：针对产后修复、中老年健身等需求，开发专项训练模块。

　　2、精准化数据服务

　　三维体型扫描：通过手机摄像头进行体型分析，生成包含体脂率、肌肉分布等数据的3D模型。

　　训练负荷监控：实时计算运动强度指数，当超过用户当前体能阈值时触发保护机制。

　　恢复管理建议：根据训练数据推荐拉伸时长及蛋白质摄入量。

　　3、社区化激励体系

　　同城训练营：基于LBS技术组建线下健身社群，定期发起居家训练打卡挑战。

　　教练答疑专区：持证教练在线解答训练疑问，48小时内响应率达100%。

　　成就系统：设置阶段性里程碑奖励。

【软件优势】

　　1、无感化硬件适配

　　兼容主流设备：无需额外购买传感器，利用手机内置陀螺仪即可完成动作捕捉。

　　空间智能识别：通过AI算法自动判断训练环境，动态调整动作幅度要求。

　　2、隐私保护机制

　　数据脱敏处理：体型扫描数据仅在本地设备存储，不上传至云端。

　　隐私模式：支持关闭摄像头数据采集，仅通过传感器进行动作分析。

　　3、本地化内容生态

　　节气养生课程：结合二十四节气特点，推出应季健身方案。

　　方言指导包：提供多地方言版本的动作提示语音。

【操作指南】

　　1、初始设置

　　身体数据采集：输入身高、体重、既往运动史等基础信息，完成体型扫描。

　　目标设定：选择主要健身目标，并标注是否有伤病史或运动禁忌。

　　设备校准：根据提示完成3个基础动作，建立个人动作基准模型。

　　2、日常训练流程

　　计划查看：每日7点推送当日训练内容，包含预估耗时及难度标识。

　　训练执行：进入课程后，系统自动调取摄像头进行动作分析。

　　数据同步：训练完成后，数据自动上传至云端，并同步至微信健康小程序。

　　3、社区互动

　　动态发布：训练后可录制15秒动作视频，系统自动生成对比分析图。

　　挑战参与：选择感兴趣的全民健身挑战赛。

　　教练咨询：在专区提交文字/视频咨询，教练团队将在48小时内响应。

【用户点评】

　　Fed智能APP通过将专业健身指导与居家场景深度融合，从动作指导到效果评估形成完整数据链，实现训练效果的精准把控。APP兼顾不同年龄层用户需求，既满足年轻人对高效燃脂的需求，又为中老年用户提供低冲击训练方案。

【更新内容】

　　v1.7.1：

　　稳定性改进和错误修正。

　　v1.7.0：

　　1. 为了提升您的沉浸式体验，我们对动感单车功能进行了全面升级，新增了跳过、暂停后自动播放运动、运动数据可视化等功能，并优化了连接体验；

　　2. 现已支持最新款单车；

　　3. 已知问题修复和性能优化。

　　v1.6.0：

　　1. 为了给您提供更丰富的运动体验，我们对增加了课程评价的功能。您现在可以快速的分享您的看法，我们期待收到您宝贵的反馈。

　　2. 已知问题修复和性能优化，增加使用体验