W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Movement Pattern Recognition in Boxing Using Raw Inertial Measurements

Autorzy

[ 1 ] Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ 2 ] Instytut Robotyki i Inteligencji Maszynowej, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ SzD ] doktorant ze Szkoły Doktorskiej | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

Rok publikacji

2024

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • activity recognition
  • artificial intelligence
  • artificial neural networks
  • edge computing
  • microcontrollers
Streszczenie

EN In the paper, a new machine-learning technique is proposed to recognize movement patterns. The efficient system designed for this purpose uses an artificial neural network (ANN) model implemented on a microcontroller to classify boxing punches. Artificial intelligence (AI) enables the processing of sophisticated and complex patterns, and the X-CUBE-AI package allows the use of these possibilities in portable microprocessor systems. The input data to the network are linear accelerations and angular velocities read from the sensor mounted on the boxer’s wrist. By using simple time-domain measurements without extracting signal features, the classification is performed in real-time. An extensive experiment was carried out for two groups with different levels of boxing skills. The developed model demonstrated high efficiency in the identification of individual types of blows.

Data udostępnienia online

03.02.2024

Strony (od-do)

19 - 34

DOI

10.1007/978-3-031-53036-4_2

URL

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-53036-4_2

Książka

Optimization, Learning Algorithms and Applications : Third International Conference, OL2A 2023, Ponta Delgada, Portugal, September 27-29, 2023. Revised selected papers, part II

Zaprezentowany na

Third International Conference on Optimization, Learning Algorithms and Applications, OL2A 2023, 27-29.09.2023, Ponta Delgada, Portugal

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.