# 10_related_systems — коммерческие и академические аналоги

## Scope
Прямые конкуренты SmartRep — существующие системы анализа техники упражнений, коммерческие и академические.

## Подтемы
- **academic** — научные прототипы (Stanford, CMU, СПбПУ и др.)
- **commercial** — коммерческие продукты
- **ru_market** — российский ландшафт
- **patents** — патентный анализ

## Must-read

### Академические системы
- **Pose Trainer** (Chen & Yang, Stanford 2020) — 4 упражнения, геометрические правила. Критика: жёсткие шаблоны, не адаптируется.
- **ExerSense** (Ishii et al., Sensors 2021) — IMU-based, не CV.
- **FitAssist** (Liu et al., 2021).
- **AI Trainer** (Preatoni et al., Sensors 2020) — EMG + kinematics.
- **FitNet** (academic, 2024).
- **Musculus.app** (СПбПУ, Арсеньев/Шалухова/Мисник) — **главный отечественный конкурент**. Разобрать по компонентам:
  - какие упражнения покрывают
  - какая CV-модель (BlazePose? OpenPose?)
  - какая exact архитектура fuzzy logic / онтологии
  - есть ли публикации в Scopus/WoS
  - сравнительная таблица фич vs SmartRep

### Коммерческие (западные)
- **Peloton Guide** — камера + PoseNet, cloud-processing, ограниченный список упражнений.
- **Tempo Studio** — 3D time-of-flight sensor, stationary.
- **Tonal** — силовой тренажёр с встроенными датчиками (not vision-based primarily).
- **Mirror / Forme Life** — видео-зеркало.
- **Kaia Health** — reha + fitness, smartphone, частично аналог.
- **Exer Studios** (exer.ai) — smartphone pose analysis, предварительно ближайший аналог.
- **Onyx** — AI fitness coaching iOS app.
- **Vi Fit / Tonal Lift** и др.

### Коммерческие (российские)
- **Musculus.app** — см. выше.
- **FitStars AI** — если есть AI-компонент, проверить.
- **AI-трекеры фитнес-браслетов** (не vision).

### Patent landscape
Поиск:
- **Google Patents**: `exercise form AI`, `workout pose estimation`, `real-time exercise feedback`
- **Роспатент / ФИПС**: МПК A63B, G06T, G06V; CPC A63B24/0062
- **Espacenet**: аналогично
- Нужно составить таблицу: № патента / владелец / приоритет / области claims / ограничения

## Что искать в каждой системе
- Список поддерживаемых упражнений (сколько и какие)
- Формат работы (online/offline, cloud/edge)
- Ценовая модель (подписка, устройство, free)
- Технологический стек (если известен — от reverse engineering / marketing)
- Публикации / патенты
- Ограничения (какие упражнения НЕ умеют, какие ракурсы)
- **Чем SmartRep отличается** — конкретный differentiator

## Gap для SmartRep
- Все академические — жёсткие rule-based; мало ML-based подходов.
- Все коммерческие — либо cloud (privacy, оффлайн не работает), либо нужны дополнительные устройства (Tempo, Mirror, Tonal), либо ограничены несколькими упражнениями (Peloton).
- **Никто** не предлагает: edge-only + few-shot adaptation к новому упражнению + open dataset + open methods для русскоязычного рынка.
- Отечественные решения — единичные (Musculus) и не имеют публикаций в Scopus/WoS (проверить).

## Критически для §4.5 заявки
Этот раздел **обязан** быть переписан в новой версии — Э2 и Э3 прямо указали, что текущий анализ конкурентов поверхностный. Нужна таблица сравнения с минимум 10 аналогами по 10+ критериям.
