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Digital Sports Bavaria: Implementierung und Validierung innovativer Cyber Physical Systems und Human Computer Interaction Konzepte für zukünftige Wearable Computing Trends in Sport und FitnessDie Digitalisierung findet immer mehr Einzug in das
tägliche Leben. Dies gilt
auch für den Bereich von Sport und Fitness:
Wearables, heutzutage vor allem Schrittzähler oder
Aktivitätstracker,
unterstützen den Menschen durch individuelle Förderung
der Gesundheit und Verbesserung der Fitness. Diese
Wearables stellen zwar
durch ihre vielfältigen Einsatzmöglichkeiten einen
gewinnbringenden Zukunftsmarkt dar, haben aber aktuell
folgende Nachteile. Auf dem Markt befinden sich überwiegend herausnehmbare
Sensoren in
Kleidungsstücken, was zu einer fehlerhaften Benutzung
führt.
Das System kann beispielsweise falsch angebracht werden,
so dass
Bewegungsmuster von Schritten eine der Norm abweichende
Form aufweisen
und für die weitere Datenverarbeitung eine
Herausforderung darstellen. Der Fokus liegt in der Signalanalyse auf der
Klassifikation einer Bewegung,
z.B. Erkennung von Schritten. In vielen Anwendungen
spielt jedoch die Qualität einer Bewegung eine
entscheidende Rolle. Die
Ausführung eines Schrittes beispielsweise liefert
Aussagen über den
Gesundheitszustand einer Person. Die Benutzerschnittstellen sind eher einfach gehalten und
beschränken sich
auf Text- und/oder Grafikausgabe auf einem mobilen Gerät
oder
PC, z.B. Anzahl der Schritte an einem Tag und Verlauf
über eine Woche. Für
einen langfristigen Erfolg von Systemen ist jedoch in der
heutigen
Zeit ein innovativer Ansatz hinsichtlich der
Benutzerschnittstellen sehr
wichtig. Wearables kommunizieren hauptsächlich mit mobilen
Geräten, z.B. einem
Smartphone oder einem PC. Die Daten werden zur
Speicherung
und nachträglichen Anzeige über einen Webbrowser an einen
Server
geschickt. Diese Systemarchitektur wird als Wireless
Sensor Network
bezeichnet. In vielen Anwendungen reichen diese einfachen
Systemarchitekturen nicht
aus. Der Nutzer zahlt zudem meist einen festen Betrag
für das komplette System, unabhängig von der Nutzung von
z.B. Server und
Dienstleistungen. Für aufwendigere Algorithmen und eine
ortsungebundene Anwendung des Systems müssen andere
Systemarchitekturen verwendet werden. Rechenintensive
Algorithmen zur
Schrittsegmentierung, die z.B. mit einem Abgleich mit
Schritten und
Statistiken einer Datenbank kombiniert werden, sollten
direkt auf einem
entfernten zentralen Server ausgeführt werden. Es wird
zudem ein Zahlsystem
abhängig von der Nutzung von Server und Dienstleistungen
bevorzugt. Ziel des Projektes ist es, eine generische
Plattformlösung für
zukünftige Wearable Computing Trends in Sport und Fitness
zu entwickeln,
die folgende vier Eigenschaften besitzt: (i) ständige
Verfügbarkeit durch fest
in die Kleidung integrierte Sensorik realisiert mittels
e-textiles
(Sensorintegration), (ii) intelligente und flexibel
anpassbare Sensorauswertung
für eine detaillierte Analyse komplexer Bewegungsmuster,
die weit über eine Klassifikation hinausgeht
(Signalanalyse), (iii) Schaffung
innovativer Benutzerschnittstellen (Human Computer
Interaction) und
(iv) Erweiterung der Systemarchitektur von Wireless
Sensor Networks mit einer
Kombination von Methoden des Cloud Computings
(Cyber Physical Systems). | Projektleitung: Prof. Dr. Björn Eskofier
Beteiligte: Dipl.-Ing. Dominik Schuldhaus, Markus Wirth, M. Sc., Markus Zrenner, M. Sc.
Stichwörter: Cyber Physical Systems; Human Computer Interaction; Wearable Computing; Sport; Fitness; Sensorintegration; Signalanalyse
Laufzeit: 1.4.2015 - 31.3.2018
Förderer: Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft und Medien, Energie und Technologie
Kontakt: Eskofier, Björn E-Mail: bjoern.eskofier@fau.de
| Publikationen |
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Dorschky, Eva ; Schuldhaus, Dominik ; Koerger, Harald ; Eskofier, Björn: A Framework for Early Event Detection for Wearable Systems. In: ACM (Hrsg.) : Proceedings of the 2015 ACM International Symposium on Wearable Computers (The 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing Osaka, Japan 07.09.2015 - 11.09.2015). 2015, S. 109-112. - ISBN 978-1-4503-3578-2 | Schuldhaus, Dominik ; Zwick, Constantin ; Koerger, Harald ; Dorschky, Eva ; Kirk, Robert ; Eskofier, Björn: Inertial Sensor-Based Approach for Shot/Pass Classification During a Soccer Match. In: SIGKDD (Hrsg.) : KDD Workshop on Large-Scale Sports Analytics 2015 (21st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining Sydney, Australia 10.08.2015). 2015, S. 1-4. | Martindale, Christine ; Wirth, Markus ; Schneegas, Stefan ; Zrenner, Markus ; Groh, Benjamin ; Blank, Peter ; Schuldhaus, Dominik ; Kautz, Thomas ; Eskofier, Björn: Workshop on wearables for sports. In: ACM (Hrsg.) : 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing Heidelberg September 2016). 2016, S. 1. | Schuldhaus, Dominik ; Jakob, Carolin ; Zwick, Constantin ; Koerger, Harald ; Eskofier, Björn: Your Personal Movie Producer: Generating Highlight Videos in Soccer Using Wearables. In: ACM (Hrsg.) : Proceedings of the 2016 ACM International Symposium on Wearable Computers (ISWC '16 Heidelberg September 12-16 2016). 2016, S. 80-83. | Zhou, Bo ; Wirth, Markus ; Martindale, Christine ; Koerger, Harald ; Zwick, Constantin ; Cruz, Heber ; Eskofier, Björn ; Lukowicz, Paul: Smart Soccer Shoe: Monitoring Foot-Ball Interaction with Shoe Integrated Textile Pressure Sensor Matrix. In: International Symposium on Wearable Computers 2016 (Hrsg.) : Proceedings of the 2016 ACM International Symposium on Wearable Computers (International Symposium on Wearable Computers 2016 Heidelberg 12-16 September 2016). Heidelberg : Association for Computing Machinery, 2016, S. 64-74. [doi>10.1145/2971763.2971784] |
Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
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