Los sensores portátiles, como los relojes inteligentes, se han convertido en una popular herramienta de motivación para los entusiastas del fitness. pero los dispositivos no detectan todos los ejercicios por igual. Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han descubierto que una cámara fija es una mejor opción para los ejercicios de gimnasia.

El sistema basado en la visión, llamado GymCam, detecta movimientos repetitivos. Al hacerlo, Rushil Khurana y Karan Ahuja, ambos Ph.D. estudiantes en el Instituto de Interacción Humano-Computadora (HCII) de CMU, descubrió que podían detectar ejercicios en un gimnasio. Es más, pudieron reconocer el tipo de ejercicio y contar repeticiones de manera confiable.

"En un gimnasio, el movimiento repetitivo casi siempre es un ejercicio, "dijo Mayank Goel, profesor asistente en el HCII y el Instituto de Investigación de Software. "Si mueve ambos brazos, tiendes a moverlos juntos en el tiempo. Sin embargo, si dos personas hacen ejercicio una al lado de la otra y realizan el mismo ejercicio, generalmente no están sincronizados, y podemos notar la diferencia entre ellos ".

Debido a que el sistema solo necesita información de movimiento, la alimentación de la cámara se puede reducir a cambios píxel por píxel y eliminar rostros identificables que interferirían con la privacidad.

Khurana dijo que la dependencia de la información de movimiento también aborda un problema de los sistemas de una sola cámara en un entorno de gimnasio abarrotado:la incapacidad de ver todo el cuerpo de una persona. El equipo del gimnasio u otras personas a menudo pueden ocultar la vista de la cámara. GymCam, sin embargo, puede detectar ejercicio siempre que su cámara pueda ver cualquier parte del cuerpo moviéndose repetidamente.

Khurana y Ahuja presentarán sus hallazgos el jueves, 12 de septiembre en la Conferencia conjunta internacional sobre computación ubicua y ubicua (UbiComp 2019) en Londres.

Ahuja dijo que los relojes inteligentes y otros dispositivos portátiles hacen un trabajo razonable al rastrear muchos ejercicios cardiovasculares y algunos ejercicios de entrenamiento de fuerza. Pero su efectividad depende de dónde se usen los wearables. Un reloj inteligente puede detectar un levantamiento de mancuernas, pero es inútil para prensas de piernas. Es más, Es difícil para un reloj diferenciar entre varios movimientos corporales. Instrumentar las máquinas de ejercicio es una opción, pero uno caro. Una cámara, sin embargo, es relativamente barato y proporciona información espacial y de movimiento.

El sistema también puede aprender la ubicación de los tipos de máquinas de ejercicio o ciertas estaciones de ejercicio en un gimnasio. Luego puede usar la ubicación de un individuo, además de sus movimientos, para determinar el ejercicio que están haciendo.

Los investigadores probaron su algoritmo en un gimnasio lleno de gente. Pero Goel dijo que el mismo algoritmo también funciona perfectamente en un teléfono inteligente, para que una persona pueda usar su teléfono para registrar y realizar un seguimiento de sus entrenamientos en casa. Algunas empresas ya han expresado interés en utilizar el sistema para realizar un seguimiento de los ejercicios en el hogar.

El sistema también puede tener usos más allá del ejercicio físico. Goel dijo que el sistema de cámara, combinado con relojes inteligentes usados ​​por individuos, podría ayudar a las personas con discapacidades visuales a navegar por los centros comerciales, aeropuertos y otros espacios públicos. En lugar de utilizar el rostro de la persona como identidad, el sistema utilizará su moción como su firma. Permite a las personas optar por no ser rastreados o localizados fácilmente.