活动识别,分类和轮椅运动法庭任务的表现:一种方法 建议建议
Mathieu Deves1,2, Christophe Sauret3,4, Ilona Alberca1
1Laboratoire Jeunesse Activité Physique et Sportive-Santé (J-AP2S), Université de Toulon, 83130 La Garde, France.
Methods and protocols
|October 25, 2024
概括
这项研究引入了一个新的算法来识别轮椅移动任务,改善运动员的训练洞察力. 该方法准确地分类轮椅运动中的推进和旋转等运动.
科学领域:
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 生物力学 生物力学
- 康复工程 康复工程 康复工程
背景情况:
- 监测轮椅运动员的流动性对于优化训练至关重要.
- 目前的工具缺乏足够的数据,标准化和有效的呈现,限制了实际使用.
- 需要可访问的方法来分析轮椅运动动态.
研究的目的:
- 开发一种简单而高效的算法,用于识别轮椅运动任务.
- 用标准轮椅移动性测试的动力学数据进行分析.
- 增强对轮椅运动活动动态的理解.
主要方法:
- 惯性测量单元 (IMU) 放置在轮椅 (轮子和框架) 上.
- 36名轮椅网球和羽毛球运动员进行了标准化的移动性测试 (明星,八号,前进/后退).
- 使用五步程序,包括数据缩小,符号近似和模式搜索来确定任务.
主要成果:
- 该算法在识别运动机动任务时取得了高准确性:99%的恒星测试,95%的八号测试和100%的前进/后退测试.
- 证明了静态,推进和旋转运动的成功分类.
- 该方法在不同的轮椅移动性测试中被证明是有效的.
结论:
- 拟议的算法提供了一个有价值的工具,用于清晰简单地识别轮椅机动机动任务.
- 这种方法有助于随着时间的推移来表示运动模式.
- 未来的应用包括在轮椅运动比赛和日常活动中进行分析.
