A jelenlegi okosóra szoftver nem veszi figyelembe a megszakításokat.

rögzítik

Az intelligens órák nem képesek rögzíteni az összes emberi mozgást, ezért pontatlan adatokat szolgáltatnak. A sussexi egyetem tudósai által kifejlesztett algoritmus megváltoztatta ezt. Lehetővé teszi az óra számára, hogy bármilyen programot felismerjen előre programozás nélkül.

A jelentést a Sussexi Egyetem készítette.

Korlátozott képességek

Az intelligens órák általában csak korlátozott számú tevékenységet rögzítenek - például futást vagy jógát. Azonban a nap folyamán az emberek sok mozgást végeznek, amelyeket nem tudnak észlelni.

"A jelenlegi tevékenységfelismerő rendszerek általában kudarcot vallanak, mert egy előre meghatározott tevékenységkészletre korlátozódnak. Az emberi tevékenység azonban nem annyira korlátozott és idővel változik "- magyarázza Hristijan Gjoreski.

Gjoreski és munkatársai a Sussexi Egyetemről ezért új algoritmust dolgoztak ki. Ez lehetővé teszi az érzékelő számára, hogy előzetes programozás nélkül észleljen és rögzítsen minden mozgást.

"Ez egy új gépi tanulást alkalmazó folyamat, amely valós időben képes felismerni az emberi tevékenységeket" - mondja Hristijan Gjoreski.

Az algoritmus felismeri a fogmosás során végzett mozdulatokat is. Megkülönbözteti az ülést a fekvéstől is.

A mozgások egész sora

A tudós emlékeztet arra, hogy a jelenlegi intelligens óraszoftver nem számol a megszakításokkal. Például, ha egy személy két rövid szünetet tart egy séta során, az eszközök úgy gyűjtenek adatokat, mintha három független tevékenységről lenne szó. Az elégetett kalóriák adatai nem egészen pontosak.

Az új algoritmus viszont következetesen figyeli a tevékenységek közötti átmeneteket, valamint magukat a tevékenységeket. Például egy séta során feltételezi, hogy az óra felhasználója rövid szünetek után folytatja, és ezért a többi alatt megőrzi az adatokat.

Széles használat

"Az intelligens órák új generációja jobban elemzi és megérti tevékenységünket azzal, hogy automatikusan észleli, amikor új típusú tevékenységet végezünk" - magyarázza az algoritmus társszerzője, Daniel Roggen.

Szerinte az új algoritmus sokkal szélesebb körű felhasználást találhat a sport- és életmódadatok rögzítésének keretein túl.

"Hasznos lehet az egészségügyben és az olyan területeken, mint a vásárlói viselkedés kutatása" - mondja Roggen.