GymCam pistes exercices portable moniteurs ne peuvent pas

Capteurs portables tels que les smartwatches sont devenus populaire, un outil de motivation pour les amateurs de remise en forme, mais les gadgets ne le font pas sens, tous les exercices aussi. Des chercheurs de l’Université Carnegie Mellon ont constaté qu’une caméra fixe est un meilleur choix pour les exercices de gym.



La vision basé sur le système, appelé GymCam, détecte les mouvements répétitifs. Ce faisant, Rushil Khurana et Karan Ahuja, à la fois un doctor étudiants CMU de Human-Computer Interaction Institute (HCII), ils ont constaté qu’ils pouvaient détecter des exercices dans une salle de sport. En outre, ils pourraient reconnaître le type d’exercice et de manière fiable compter les répétitions.


“Dans une salle de sport, le mouvement répétitif est presque toujours un exercice”, a déclaré Mayank Goel, professeur adjoint dans le HCII et l’Institut pour les Logiciels de Recherche. “Si vous vous déplacez vos bras, vous avez tendance à les déplacer ensemble dans le temps. Toutefois, si deux personnes font de l’exercice à côté de l’autre et d’effectuer le même exercice, ils ne sont généralement pas dans la synchro, et nous pouvons dire la différence entre eux.”


Parce que le système ne nécessite qu’informations de mouvement, l’alimentation de la caméra peut être réduite à pixel-par-pixel changements et d’éliminer identifiables faces d’empiéter sur la vie privée.


Khurana a déclaré que l’utilisation d’informations de mouvement résout également un problème pour les mono-systèmes de caméra dans un gymnase bondé environnement — l’incapacité de voir une personne tout le corps. L’équipement de Gym ou d’autres personnes peut souvent masquer la vue caméra. GymCam, cependant, peut détecter l’exercice aussi longtemps que sa caméra peut voir une partie du corps en mouvement de façon répétée.


Khurana et Ahuja présenteront leurs conclusions jeudi, Sept. 12, lors de la Conférence Internationale Conjointe sur Généralisée et de l’Informatique Ubiquitaire (UbiComp 2019) à Londres.


Ahuja dit smartwatches et autres wearables faire une offre raisonnable de suivi de nombreux exercices de cardio-vasculaires et de certains exercices de musculation. Mais leur efficacité dépend de l’endroit où les vêtements sont usés. Une smartwatch pourrait sentir un haltère ascenseur, mais il est inutile pour les presses de la jambe. En outre, il est difficile pour une montre de distinguer plusieurs mouvements de corps. L’instrumentation des machines d’exercice est une option, mais cher. Une caméra, cependant, est relativement bon marché et fournit spatiale ainsi que des informations de mouvement.


Le système peut également apprendre l’emplacement des types de machines d’exercice ou l’exercice des stations dans une salle de sport. Il peut alors utiliser un particulier de l’emplacement, en plus de leurs mouvements, afin de déterminer l’exercice qu’ils font.


Les chercheurs ont testé leur algorithme dans un gymnase bondé. Mais Goel dit que l’algorithme fonctionne parfaitement sur un smartphone, ainsi, de sorte qu’une personne peut utiliser leur téléphone pour enregistrer et suivre leurs séances d’entraînement à la maison. Certaines entreprises ont déjà manifesté leur intérêt dans l’utilisation du système pour le suivi à domicile des exercices.


Le système pourrait aussi avoir des utilisations au-delà de l’exercice physique. Goel, a déclaré le système de caméra, combiné avec les smartwatches portés par des individus, peut aider les personnes souffrant d’un handicap visuel naviguer dans les centres commerciaux, les aéroports et autres lieux publics. Au lieu d’utiliser le visage de la personne comme leur identité, le système utilisera leur mouvement comme leur signature. Il permet aux gens de facilement refuser d’être suivi ou localisés.




Histoire Source:


Matériel fourni par l’Université de Carnegie Mellon. Remarque: le Contenu peut être édité pour plus de style et de longueur.