I sensori indossabili come gli smartwatch sono diventati uno strumento motivazionale popolare per gli appassionati di fitness, ma i gadget non percepiscono tutti gli esercizi allo stesso modo. I ricercatori della Carnegie Mellon University hanno scoperto che una telecamera fissa è una scelta migliore per gli esercizi in palestra.

Il sistema basato sulla visione, chiamato GymCam, rileva i movimenti ripetitivi. Facendo così, Rushil Khurana e Karan Ahuja, entrambi Ph.D. studenti dell'Istituto di interazione uomo-macchina (HCII) della CMU, hanno scoperto che potevano rilevare esercizi in palestra. Inoltre, potrebbero riconoscere il tipo di esercizio e contare le ripetizioni in modo affidabile.

"In una palestra, il movimento ripetitivo è quasi sempre un esercizio, "ha detto Mayank Goel, assistente professore presso l'HCII e l'Istituto per la ricerca sul software. "Se muovi entrambe le braccia, tendi a spostarli insieme nel tempo. Però, se due persone si allenano l'una accanto all'altra e svolgono lo stesso esercizio, di solito non sono sincronizzati, e possiamo dire la differenza tra loro."

Poiché il sistema necessita solo di informazioni sul movimento, il feed della telecamera può essere ridotto a modifiche pixel per pixel ed eliminare i volti identificabili che si intrometterebbero nella privacy.

Khurana ha affermato che la dipendenza dalle informazioni sul movimento risolve anche un problema per i sistemi a telecamera singola in un ambiente affollato di palestra:l'incapacità di vedere l'intero corpo di una persona. L'attrezzatura da palestra o altre persone possono spesso oscurare la visuale della telecamera. GymCam, però, può rilevare l'esercizio fintanto che la sua fotocamera può vedere qualsiasi parte del corpo che si muove ripetutamente.

Khurana e Ahuja presenteranno i loro risultati giovedì, 12 settembre alla International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp 2019) a Londra.

Ahuja ha affermato che gli smartwatch e altri dispositivi indossabili svolgono un lavoro ragionevole nel tracciare molti esercizi cardio e alcuni esercizi di allenamento della forza. Ma la loro efficacia dipende da dove vengono indossati i dispositivi indossabili. Uno smartwatch potrebbe rilevare il sollevamento di un manubrio, ma è inutile per leg press. Inoltre, è difficile per un orologio distinguere tra diversi movimenti del corpo. La strumentazione delle macchine per esercizi è un'opzione, ma costoso. Una fotocamera, però, è relativamente economico e fornisce informazioni spaziali e di movimento.

Il sistema può anche apprendere la posizione di tipi di macchine per esercizi o determinate stazioni di esercizio in una palestra. Può quindi utilizzare la posizione di un individuo, oltre ai loro movimenti, per determinare l'esercizio che stanno facendo.

I ricercatori hanno testato il loro algoritmo in una palestra affollata. Ma Goel ha detto che lo stesso algoritmo funziona perfettamente anche su uno smartphone, in modo che una persona possa utilizzare il proprio telefono per registrare e tenere traccia dei propri allenamenti a casa. Alcune aziende hanno già espresso interesse a utilizzare il sistema per il monitoraggio degli esercizi a casa.

Il sistema potrebbe anche avere usi oltre l'esercizio fisico. Goel ha detto che il sistema di telecamere, abbinati a smartwatch indossati da privati, potrebbe aiutare le persone con disabilità visive a navigare nei centri commerciali, aeroporti e altri spazi pubblici. Invece di usare il volto della persona come identità, il sistema utilizzerà la loro mozione come firma. Consente alle persone di rinunciare facilmente alla tracciabilità o alla localizzazione.