[en] USING BODY SENSOR NETWORKS AND HUMAN ACTIVITY RECOGNITION CLASSIFIERS TO ENHANCE THE ASSESSMENT OF FORM AND EXECUTION QUALITY IN FUNCTIONAL TRAINING

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: RAFAEL DE PINHO ANDRE
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] EDUCACAO FISICA; [pt] APLICACOES DE SENSORES MOVEIS; [pt] COMPUTACAO VESTIVEL E SENSORIAMENTO; [pt] DISPOSTIVOS IOT; [pt] SAUDE E ERGONOMIA; [pt] RECONHECIMENTO DE ATIVIDADE HUMANA; [en] PHYSICAL EDUCATION; [en] MOBILE SENSING APPLICATIONS; [en] WEARABLE COMPUTING AND SENSING; [en] IOT DEVICES; [en] HEALTH AND ERGONOMICS; [en] HUMAN ACTIVITY RECOGNITION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50802&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50802&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50802

[pt] Dores no pé e joelho estão relacionadas com patologias ortopédicas e lesões nos membros inferiores. Desde a corrida de rua até o treinamento funcional CrossFit, estas dores e lesões estão correlacionadas com a distribuição iregular da pressão plantar e o posicionamento inadequado do joelho durante a prática física de longo prazo, e podem levar a lesões ortopédicas graves se o padrão de movimento não for corrigido. Portanto, o monitoramento da distribuição da pressão plantar do pé e das características espaciais e temporais das irregularidades no posicionamento dos pés e joelhos são de extrema importância para a prevenção de lesões. Este trabalho propõe uma plataforma, composta de uma rede de sensores vestíveis e um classificador de Reconhecimento de Atividade Humana (HAR), para fornecer feedback em tempo real de exercícios funcionais, visando auxiliar educadores físicos a reduzir a probabilidade de lesões durante o treinamento. Realizamos um experimento com 12 voluntários diversos para construir um classificador HAR com aproximadamente de 87 porcento de precisão geral na classificação, e um segundo experimento para validar nosso modelo de avaliação física. Por fim, realizamos uma entrevista semi estruturada para avaliar questões de usabilidade e experiência do usuário da plataforma proposta.Visando uma pesquisa replicável, fornecemos informações completas sobre o hardware e o código fonte do sistema, e disponibilizamos o conjunto de dados do experimento.