Sensores vestíveis, como smartwatches, tornaram-se uma ferramenta motivacional popular para entusiastas do fitness, mas os aparelhos não detectam todos os exercícios da mesma forma. Pesquisadores da Carnegie Mellon University descobriram que uma câmera fixa é a melhor escolha para exercícios de ginástica.

O sistema baseado na visão, chamado GymCam, detecta movimentos repetitivos. Ao fazê-lo, Rushil Khurana e Karan Ahuja, ambos Ph.D. alunos do Human-Computer Interaction Institute (HCII) da CMU, descobriram que podiam detectar exercícios em uma academia. Além disso, eles podiam reconhecer o tipo de exercício e contar repetições de forma confiável.

"Em uma academia, o movimento repetitivo quase sempre é um exercício, "disse Mayank Goel, professor assistente do HCII e Institute for Software Research. "Se você está movendo ambos os braços, você tende a movê-los juntos no tempo. Contudo, se duas pessoas estão se exercitando uma ao lado da outra e realizando o mesmo exercício, eles geralmente não estão em sincronia, e podemos dizer a diferença entre eles. "

Como o sistema só precisa de informações de movimento, o feed da câmera pode ser reduzido a alterações pixel a pixel e eliminar rostos identificáveis ​​que poderiam interferir na privacidade.

Khurana disse que depender de informações de movimento também resolve um problema para sistemas de câmera única em um ambiente de academia lotado - a incapacidade de ver o corpo inteiro de uma pessoa. Equipamentos de ginástica ou outras pessoas muitas vezes podem obscurecer a visão da câmera. GymCam, Contudo, pode detectar exercícios desde que sua câmera possa ver qualquer parte do corpo movendo-se repetidamente.

Khurana e Ahuja apresentarão suas descobertas na quinta-feira, 12 de setembro, na International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp 2019) em Londres.

Ahuja disse que smartwatches e outros wearables fazem um trabalho razoável de monitoramento de muitos exercícios cardiovasculares e alguns exercícios de treinamento de força. Mas sua eficácia depende de onde os wearables são usados. Um smartwatch pode sentir um halter levantado, mas é inútil para leg press. Além disso, é difícil para um relógio diferenciar entre vários movimentos corporais. Instrumentar as máquinas de exercício é uma opção, mas caro. Uma câmera, Contudo, é relativamente barato e fornece informações espaciais e de movimento.

O sistema também pode aprender a localização de tipos de máquinas de exercícios ou certas estações de exercícios em uma academia. Ele pode então usar a localização de um indivíduo, além de seus movimentos, para determinar o exercício que estão fazendo.

Os pesquisadores testaram seu algoritmo em um ginásio lotado. Mas Goel disse que o mesmo algoritmo funciona perfeitamente em um smartphone também, para que uma pessoa possa usar o telefone para registrar e monitorar seus exercícios em casa. Algumas empresas já manifestaram interesse em usar o sistema para rastreamento de exercícios em casa.

O sistema também pode ter usos além do exercício físico. Goel disse que o sistema de câmeras, combinado com smartwatches usados ​​por indivíduos, pode ajudar pessoas com deficiência visual a navegar em shoppings, aeroportos e outros espaços públicos. Em vez de usar o rosto da pessoa como identidade, o sistema usará sua moção como assinatura. Ele permite que as pessoas optem facilmente por não serem rastreadas ou localizadas.