Abstract-Motion analysteknik har i stor utsträckning använts för att övervaka risken för skada och förbättra idrottsutövande. Men de flesta av dessa tekniker är dyra, kan bara användas i laboratoriemiljöer och undersöka endast några få försök av varje rörelse åtgärder. I denna uppsats presenterar vi ett nytt ramverk för ambulatorisk rörelseanalys med hjälp av bärbara tröghetssensorer för att korrekt bedöma alla idrottsmäns aktiviteter i en utomhus träningsmiljö. Vi presenterar först ett system som automatiskt klassificerar ett stort utbud av träningsaktiviteter med hjälp av Discrete Wavelet Transform (DWT) tillsammans med en Random Forest Classifier. Klassifieraren kan framgångsrikt klassificera olika aktiviteter med upp till 98% noggrannhet. För det andra används en beräkningseffektiv lutningsnedstigningsalgoritm för att uppskatta de relativa orienteringarna för de bärbara tröghetssensorer som monterats på låret och skaftet på ett ämne, från vilket böjningsförlängnings knävinkeln beräknas. Slutligen används en teknik för att registrera kurvförskjutning både för att generera normativa data och för att fastställa om en försökspersons rörelseteknik skilde sig från de normativa uppgifterna för att identifiera potentiella skaderelaterade faktorer. Man räknar med att det föreslagna ramverket kan användas för korrekt och automatisk klassificering av idrottsaktiviteter och tillförlitlig utvärdering av rörelseteknik i olika okonstruerade miljöer.
Ahmadi m.fl. REF föreslår att man använder den diskreta vågbrytaren i kombination med en slumpmässig skogsalgoritm baserad på flexion/förlängning av knäna för att klassificera sex sportaktiviteter som utförs i en utomhus träningsmiljö.
Automatic Activity Classification and Movement Assessment During a Sports Training Session Using Wearable Inertial Sensors
{'venue': '2014 11th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks', 'journal': '2014 11th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}