Využití dat z pohybových senzorů pro analýzu činnosti uživatele
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cieľom práce je návrh a implementácia klasifikačného algoritmu pre analýzu činnosti používateľa na základe dát z pohybových senzorov. Práca skúma možnosti klasifikácie a počítania opakovaní 7 základných cvikov s vlastnou váhou - kľukov, drepov, podporov na predlaktiach, sed-ľahov, príťahov kolien v sede, tricepsových kľukov na lavičke a výpadov. Dáta z pohybových senzorov sú zbierané mobilným zariadením umiestneným v hornom vrecku nohavíc cvičiaceho používateľa. Výber použitých metód a ich parametrov, ako aj počtu a druhu extrahovaných príznakov bol vykonaný s ohľadom na ich nízku výpočtovú náročnosť. Pri návrhu riešenia bol kladený dôraz na jeho nezávislosť od natočenia zariadenia vo vrecku používateľa. V rámci práce bola vytvorená dátová sada obsahujúca nahrávky 7 tréningov od 4 rôznych používateľov. Navrhovaný postup bol implementovaný v podobne desktopovej aplikácie s CLI rozhraním a následne overený na vytvorenej dátovej sade. Riešenie bolo schopné dosahovať pri analýze a počítaní opakovaní tréningu nevideného používateľa metriku F1-skóre v rozmedzí 45.3 % - 74.9 %. Pri nevidenom tréningu od známeho používateľa dosiahlo metriku F1-skóre s hodnotou až 94 %.
This bachelor thesis aims to provide a design and implementation of an algorithm for analysis of user activity based on data from motion sensors. The thesis explores possibilities of classification and counting repetitions of 7 basic body-weight exercises, namely: push ups, squats, planks, sit-ups, seated knee raises, tricep dips and lunges. Data from motion sensors are collected by a mobile device located in top pocket of exercising user's trousers. Selection of used methods and their parameters as well as number and type of extracted features is chosen with regard to low computational complexity. When designing a solution, emphasis was put on the fact that it is irrelevant how the device is positioned in the user's pocket. For the thesis, a dataset containing 7 training sessions from 4 different users was created. Designed method was implemented as a desktop application with Command Line Interface and consequently validated on the created dataset. The solution was able to reach metrics of F1-score in range 45.3 % - 74.9 % for analysis and counting repetitions of an unseen user's training session. For an unseen training session of a known user, the metrics of F1-score was up to 94 %.
This bachelor thesis aims to provide a design and implementation of an algorithm for analysis of user activity based on data from motion sensors. The thesis explores possibilities of classification and counting repetitions of 7 basic body-weight exercises, namely: push ups, squats, planks, sit-ups, seated knee raises, tricep dips and lunges. Data from motion sensors are collected by a mobile device located in top pocket of exercising user's trousers. Selection of used methods and their parameters as well as number and type of extracted features is chosen with regard to low computational complexity. When designing a solution, emphasis was put on the fact that it is irrelevant how the device is positioned in the user's pocket. For the thesis, a dataset containing 7 training sessions from 4 different users was created. Designed method was implemented as a desktop application with Command Line Interface and consequently validated on the created dataset. The solution was able to reach metrics of F1-score in range 45.3 % - 74.9 % for analysis and counting repetitions of an unseen user's training session. For an unseen training session of a known user, the metrics of F1-score was up to 94 %.
Description
Keywords
analýza činnosti používateľa, IMU, klasifikácia, počítanie opakovaní, akcelerometer, cvičenie s vlastnou váhou tela, dátová sada, spracovanie signálu, spektrálna analýza, human activity recognition, IMU, classification, counting of repetitions, accelerometer, body-weight exercises, dataset, digital signal processing, spectral analysis
Citation
ERŠEK, M. Využití dat z pohybových senzorů pro analýzu činnosti uživatele [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda)
doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen)
Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen)
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-07-10
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: 1) Zkoumal jste, zda má trvalé monitorování senzorů nějaký vliv na spotřebu mobilního zařízení? Pokud ano, víte jak je vliv velký? 2) Jak velký je vliv "místa nošení zařízení na těle" na výsledky klasifikace? Zkoumal jste například nošení zařízení na končetinách? 3) Šla by kalibrace provádět bez kalibračního dřepu? 4) Na kolika lidech jste testoval? 5) Dá se vaše aplikace ošálit?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení