Fitness

Erkennung von Fitnessübungen mit Smartwatch-Sensorik

Merkmale erzeugt aus gefilterten Accelerometer Signalen mittels Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Projektumfang

Algorithmischer Lösungsvorschlag für die Erkennung und Klassifikation von Gymnastikübungen

Ausschließliche Nutzung der Sensordaten von Smartwatches

Prototypische Implementierung

Ergebnisse eines Lösungsansatzes für unterschiedlich große Ausschnitte einer Fensterfunktion über dem Sensorsignal

Zusammenfassung

Ausgangspunkt des Projektes war die Fragestellung, wie gut sich Fitnessübungen erkennen lassen, die von einer Person durchgeführt werden, die dabei ausschließlich eine handelsübliche Smartwatch trägt.

Entstanden sind in dem Projekt mehrere Lösungsansätze, basierend auf künstlicher Intelligenz, die als Eingabe nur auf die Sensordaten des Beschleunigungsmessers und des Gyroskops der Smartwatch zurückgreifen können.

Trainiert und getestet wurden die Algorithmen mit Daten, die von allen Mitarbeitern des Projektpartners erzeugt wurden. Dazu haben diese alle Fitnessübungen durchgeführt und dabei unterschiedliche Smartwatches getragen. Die letztlich erzielte Rate korrekt erkannter Übungen betrug gut 97%.

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