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miLife - eine innovative Wearable Computing Plattform zur Datenanalyse von in Kleidung integrierten Sensoren für den Einsatz in Teamsport und GesundheitKörpernahe Sensoren spielen eine immer größer werdende Rolle
im Sport- und
Gesundheitsumfeld. Es existieren dabei zahlreiche
Insellösungen, welche
körpernahe Sensoren einsetzen um Sportler zu unterstützen
oder ältere
Menschen zu überwachen. Systeme wie adidas miCoach oder
Nike+ zeigen, dass
sich durch den Einsatz von Informations- und
Kommunikationstechnik völlig
neue Geschäftsfelder für Sportartikelhersteller eröffnen und
ein enormes
Marktpotential vorliegt. Das ideale Produkt für eine
herausragende
Marktpositionierung stellt hierbei eine Abkehr von den
genannten
Insellösungen hin zu einer zentralen, vielfach einsetzbaren
Wearable
Computing Plattform dar. Für diese Lösung müssen allerdings
die Integration
von Sensoren in Kleidung und Sportgeräten und die
Möglichkeiten zur
Verarbeitung der entstehenden Informationen entschieden
vorangetrieben
werden. Um mit diesem Produkt schlussendlich erfolgreich auf
dem Markt
bestehen zu können, müssen auch völlig neue Kommunikations-
und
Sensor-Technologien geschaffen und innovative Anwendungen
bereitgestellt
werden.Ziel dieses Projekts ist es daher, die von den Partnern in
diesem Umfeld
gesammelten Erfahrungen zu bündeln und auszubauen, um
innovative Produkte
zu entwickeln. Hierbei soll ausgehend von der bestehenden
Plattform miCoach
eine umfassende Kommunikations- und Anwendungsplattform
"miLife" für
körpernahe Sensoren geschaffen werden. Die entstehende
Plattformlösung wird
durch flexible Möglichkeiten zur Sensoranbindung,
Datenanalyse und sozialen
Vernetzung für vielfältige Einsatzgebiete wie Teamsport,
Bewegungsmotivation und Gesundheitsmonitoring geeignet sein.
| Projektleitung: Prof. Dr. Björn Eskofier
Beteiligte: Dr.-Ing. Ulf Jensen, Dipl.-Ing. Dominik Schuldhaus, Frank A. Dassler, Dr. Berthold Krabbe, Walter Greul, Ralph Steidl, Prof. Dr. med. Johannes Kornhuber, Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger, Dr.-Ing. Heike Leutheuser
Stichwörter: Sportinformatik; Mustererkennung; Sportdatenanalyse; Tragbare Sensor-Netzwerks; Eingebettete Klassifikation
Laufzeit: 1.8.2011 - 31.10.2014
Förderer: Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Infrastruktur, Verkehr und Technologie
Mitwirkende Institutionen: adidas AG Astrum IT GmbH Psychiatrische und Psychotherapeutische Klinik
Kontakt: Eskofier, Björn E-Mail: bjoern.eskofier@fau.de
| Publikationen |
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Institution: Chair of Computer Science 5 (Pattern Recognition)
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