Los sensores portátiles como los relojes inteligentes se han convertido en una herramienta de motivación popular para los entusiastas del ejercicio físico, pero los dispositivos no perciben todos los ejercicios por igual. Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han descubierto que una cámara estacionaria es una mejor opción para los ejercicios en el gimnasio.
El sistema basado en la visión, llamado GymCam, detecta movimientos repetitivos. Al hacerlo, Rushil Khurana y Karan Ahuja, ambos estudiantes de doctorado en el Instituto de Interacción Humano-Computadora HCII de CMU, descubrieron que podían detectar ejercicios en unAdemás, podrían reconocer el tipo de ejercicio y contar las repeticiones de manera confiable.
"En un gimnasio, el movimiento repetitivo casi siempre es un ejercicio", dijo Mayank Goel, profesor asistente en el HCII y el Instituto de Investigación de Software. "Si mueve ambos brazos, tiende a moverlos juntos a tiempo.Sin embargo, si dos personas hacen ejercicio una al lado de la otra y realizan el mismo ejercicio, generalmente no están sincronizadas, y podemos ver la diferencia entre ellas ".
Debido a que el sistema solo necesita información de movimiento, la alimentación de la cámara se puede reducir a cambios de píxel por píxel y eliminar caras identificables que interferirían con la privacidad.
Khurana dijo que la dependencia de la información de movimiento también aborda un problema para los sistemas de una sola cámara en un entorno de gimnasio abarrotado: la incapacidad de ver todo el cuerpo de una persona. El equipo del gimnasio u otras personas a menudo pueden oscurecer la visión de la cámara. GymCam, sin embargo,puede detectar el ejercicio siempre que su cámara pueda ver cualquier parte del cuerpo moviéndose repetidamente.
Khurana y Ahuja presentarán sus hallazgos el jueves 12 de septiembre en la Conferencia conjunta internacional sobre computación generalizada y ubicua UbiComp 2019 en Londres.
Ahuja dijo que los relojes inteligentes y otros dispositivos portátiles hacen un trabajo razonable al rastrear muchos ejercicios cardiovasculares y algunos ejercicios de entrenamiento de fuerza. Pero su efectividad depende de dónde se usan los dispositivos portátiles. Un reloj inteligente puede sentir un levantamiento con mancuernas, pero es inútil para las prensas de piernas.Además, es difícil para un reloj diferenciar entre varios movimientos del cuerpo. Instrumentar las máquinas de ejercicio es una opción, pero costosa. Sin embargo, una cámara es relativamente barata y proporciona información espacial y de movimiento.
El sistema también puede conocer la ubicación de los tipos de máquinas de ejercicio o ciertas estaciones de ejercicio en un gimnasio. Luego puede usar la ubicación de un individuo, además de sus movimientos, para determinar el ejercicio que está haciendo.
Los investigadores probaron su algoritmo en un gimnasio abarrotado. Pero Goel dijo que el mismo algoritmo también funciona perfectamente en un teléfono inteligente, por lo que una persona puede usar su teléfono para grabar y rastrear sus entrenamientos en casa. Algunas compañías ya han expresado interés enusando el sistema para rastrear ejercicios en el hogar.
El sistema también podría tener usos más allá del ejercicio físico. Goel dijo que el sistema de cámara, combinado con los relojes inteligentes que usan las personas, podría ayudar a las personas con discapacidades visuales a navegar en centros comerciales, aeropuertos y otros espacios públicos. En lugar de usar la cara de la persona como su identidad, el sistema utilizará su movimiento como su firma. Permite a las personas optar fácilmente por no ser rastreados o ubicados.
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Materiales proporcionados por Universidad Carnegie Mellon . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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