Un método de aprendizaje profundo residual para el reconocimiento preciso y eficiente de actividades de ejercicio en el gimnasio utilizando sensores de electromiografía e IMU
Autores: Mekruksavanich, Sakorn; Jitpattanakul, Anuchit
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un método de aprendizaje profundo residual para el reconocimiento preciso y eficiente de actividades de ejercicio en el gimnasio utilizando sensores de electromiografía e IMU
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Reconocimiento
Actividades de entrenamiento en el gimnasio
Sensores portátiles
CNN-ResBiGRU
Arquitectura de aprendizaje profundo
Ejercicios de gimnasio
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
La precisión y eficiencia en el reconocimiento de actividades de entrenamiento en el gimnasio utilizando sensores portátiles tiene implicaciones significativas para evaluar niveles de condición física, adaptar regímenes de entrenamiento personalizados y supervisar el progreso de la rehabilitación.
Descripción
La precisión y eficiencia en el reconocimiento de actividades de entrenamiento en el gimnasio utilizando sensores portátiles tiene implicaciones significativas para evaluar niveles de condición física, adaptar regímenes de entrenamiento personalizados y supervisar el progreso de la rehabilitación.