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Título: UTILIZANDO REDES DE SENSORES CORPORAIS E CLASSIFICADORES DE RECONHECIMENTO DE ATIVIDADE HUMANA PARA APRIMORAR A AVALIAÇÃO DE QUALIDADE DE FORMA E EXECUÇÃO EM TREINAMENTOS FUNCIONAIS
Autor: RAFAEL DE PINHO ANDRE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  ALBERTO BARBOSA RAPOSO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 50802
Catalogação:  14/12/2020 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50802@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50802@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50802

Resumo:
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.

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