为游戏化健身框架设计即时检测
人机交互
2020-05-19 v1 信号处理
摘要
本文介绍了我们多年来在真实场景中利用惯性传感器尽早检测运动事件的研究成果。我们认为早期事件检测是推进运动追踪的下一步，并能够支持即时干预，尤其适用于移动健康（mHealth）应用。我们的系统面向健身领域的力量训练，用户在每个动作中执行明确界定的动作，同时佩戴惯性传感器。我们在 26 个月内收集了 12 名用户共 20 项练习的数据。我们提出一种在动作结束前检测重复次数的算法，使用户能够实时可视化基于运动得出的指标。我们进一步开发了一种游戏化方法向用户展示该信息，并鼓励其保持动作一致。可行性研究的参与者认为游戏化反馈有助于改善其动作姿态。我们的系统可在动作结束前早至 500 毫秒检测到重复事件，比最先进（SOTA）的追踪器快 2 倍且更准确。我们相信我们的方法将为健身框架的追踪、检测与游戏化开辟令人振奋的新途径。
引用
@article{arxiv.2005.08834,
title = {Designing Just-in-Time Detection for Gamified Fitness Frameworks},
author = {Slobodan Milanko and Alexander Launi and Shubham Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.08834},
year = {2020}
}