Syftet med den aktuella studien var att utveckla och validera en automatisk algoritm för klassificering av skidutrustning (XC) (G) med Smartphone accelerometerdata. Elva XC skidåkare (sju män, fyra kvinnor) med regionala-till-internationella prestanda som utförs rullskidor prövningar på ett löpband med fasta växlar (G2left, G2right, G3, G4left, G4right) och en 950-m försök med olika hastigheter och lutningar, tillämpa växlar och sidor som de normalt skulle. Växelklassificering av Smartphone (på bröstet) och baserad på videoinspelningar jämfördes. För maskininlärning jämfördes en kollektiv databas med individuella data. Smartphone applikationen identifierade försöken med fasta växlar korrekt i alla fall. I 950 m-studien utförde deltagarna 140 ± 22 cykler enligt videoanalys, där den automatiska Smartphone-applikationen gav ett liknande värde. Baserat på samlade data identifierades växeln korrekt 86,0 % ± 8,9 % av tiden, en Sensors 2014, 14 20590 värde som steg till 90,3 % ± 4,1 % (P < 0,01) med maskininlärning från individuella data. Klassificeringen var oftast felaktig under övergången mellan redskap, särskilt till eller från G3. Identifieringen var oftast korrekt för skidåkare som gjorde relativt få övergångar mellan växlarna. Noggrannheten i det automatiska förfarandet för att identifiera G2vänster, G2right, G3, G4vänster och G4right var 96 %, 90 %, 81 %, 88 % respektive 94 %. Algoritmen identifierade växeln korrekt 100% av den tid då en enda växel användes och 90% av den tid då olika växlar användes under ett variabelt protokoll. Denna algoritm skulle kunna förbättras när det gäller identifiering av övergångar mellan växlar eller den sida som används inom en given växel.
Slutligen i REF, de gaussianska filtren användes med en Markov-kedje maskininlärning förfarande för att identifiera längdskidåkning redskap.
Automatic Classification of the Sub-Techniques (Gears) Used in Cross-Country Ski Skating Employing a Mobile Phone
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}