通过DLICP估算社区公园卡路里消耗:一种数学建模方法
计算机视觉与模式识别
2024-11-13 v1 人工智能
机器学习
摘要
社区公园在促进体育活动和整体健康方面发挥着至关重要的作用。本研究引入了DLICP(深度学习集成社区公园),这是一种创新方法,结合了深度学习技术(特别是人脸识别技术)与一种新颖的步行活动测量算法,以增强社区公园的用户体验。DLICP利用带有人脸识别软件的摄像头来准确识别和跟踪公园用户。同时,步行活动测量算法根据个人属性计算平均步速和消耗的卡路里等参数。广泛评估证实了DLICP的精度,其平均绝对误差(MAE)为5.64卡路里,平均百分比误差(MPE)为1.96%,以广泛可用的健身测量设备(如Apple Watch Series 6)为基准。这项研究为智能公园系统的发展做出了重要贡献,实现了消耗卡路里的实时更新和个性化健身追踪。
引用
@article{arxiv.2407.04986,
title = {Calorie Burn Estimation in Community Parks Through DLICP: A Mathematical Modelling Approach},
author = {Abhishek Sebastian and Annis Fathima A and Pragna R and Madhan Kumar S and Jesher Joshua M},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.04986},
year = {2024}
}
备注
Accepted and to be presented at Intellisys 2024 , Also Part of the Indian Patent: 202441050325