Aplicação de internet das coisas na identificação e monitoramento de movimentos em exercícios físicos com pesos livres

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Pinto, Gabriel Edmilson lattes
Orientador(a): Heimfarth, Tales
Banca de defesa: Rosa, Renata Lopes, Silva, Sandro Pereira da, Penoni, Álvaro César de Oliveira
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Internet das coisas (IoT)
Reconhecimento de movimentos
Academias inteligentes
Internet of Things (IoT)
Movement recognition
Smart gyms
Área do conhecimento CNPq:
Sistemas de Computação
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/58226
Resumo: Em um mundo cada vez mais integrado aos meios digitais, um novo recurso de comunicação tecnológica tem recebido mais visibilidade: a internet das coisas (Internet of Things – IoT). Esse recurso trata-se de imbuir de sensores sem fio os dispositivos utilizados no dia a dia da sociedade com o intuito de facilitar a comunicação e explorar a capacidade dessas ferramentas na otimização de tarefas. Este trabalho integrou a internet das coisas no monitoramento de atividades físicas com foco no uso de pesos livres (anilhas), visando auxiliar praticantes e treinadores por meio de uma análise dos movimentos executados identificando exercícios através dos dados dos sensores. Este reconhecimento se deu pelo uso de algoritmos de aprendizado de máquina como árvores de decisão, perceptron multi-camadas e kNN, treinados para reconhecer padrões na movimentação dos pesos. As anilhas foram sensorizadas com um microcontrolador ESP8266 e um sensor inercial MPU-6050 calibrado através de métodos de posição e filtros digitais. Os microcontroladores enviam os dados a um servidor através de comunicação por socket por meio de uma rede local, no servidor os dados são organizados e guardados, posteriormente aplicando processamentos e executando os algoritmos para classificar os exercícios. Os algoritmos se mostraram eficazes na identificação dos exercícios, alcançando acurácias superiores a 90% nos melhores casos. Essa aplicação possibilita treinamentos remotos e ou assíncronos de forma efetiva, não invasiva e com baixo custo.
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spelling 2023-08-01T12:06:52Z2023-08-01T12:06:52Z2023-08-012023-02-24PINTO, Gabriel Edmilson. Aplicação de internet das coisas na identificação e monitoramento de movimentos em exercícios físicos com pesos livres. 2023. 74p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, 2023.https://repositorio.ufla.br/handle/1/58226Em um mundo cada vez mais integrado aos meios digitais, um novo recurso de comunicação tecnológica tem recebido mais visibilidade: a internet das coisas (Internet of Things – IoT). Esse recurso trata-se de imbuir de sensores sem fio os dispositivos utilizados no dia a dia da sociedade com o intuito de facilitar a comunicação e explorar a capacidade dessas ferramentas na otimização de tarefas. Este trabalho integrou a internet das coisas no monitoramento de atividades físicas com foco no uso de pesos livres (anilhas), visando auxiliar praticantes e treinadores por meio de uma análise dos movimentos executados identificando exercícios através dos dados dos sensores. Este reconhecimento se deu pelo uso de algoritmos de aprendizado de máquina como árvores de decisão, perceptron multi-camadas e kNN, treinados para reconhecer padrões na movimentação dos pesos. As anilhas foram sensorizadas com um microcontrolador ESP8266 e um sensor inercial MPU-6050 calibrado através de métodos de posição e filtros digitais. Os microcontroladores enviam os dados a um servidor através de comunicação por socket por meio de uma rede local, no servidor os dados são organizados e guardados, posteriormente aplicando processamentos e executando os algoritmos para classificar os exercícios. Os algoritmos se mostraram eficazes na identificação dos exercícios, alcançando acurácias superiores a 90% nos melhores casos. Essa aplicação possibilita treinamentos remotos e ou assíncronos de forma efetiva, não invasiva e com baixo custo.In a world increasingly integrated with digital media, a new technological communication resource has received more visibility: the Internet of Things (IoT). This feature consists of imbuing wireless sensors in devices used in the daily life of society to facilitate communication and explore the capacity of these tools in optimizing tasks. This paper integrates the IoT in the monitoring of physical activities with a focus on the use of free weights (weight plates), aiming to assist practitioners and coaches through an analysis of the performed movements and identifying exercises through the data read. This recognition was achieved through the use of machine learning algorithms such as decision trees, multi-layer perceptron, and kNN, trained to recognize patterns in the movement of weights. The plates were sensed with an ESP8266 microcontroller and an MPU-6050 inertial sensor calibrated with positional methods and digital filters. The microcontrollers send data to a server in the local network using socket communication. In the server, data are received, recorded, processed, and passed to the algorithms to accomplish the classification process which identified the exercises efficiently, achieving accuracies superior to 90% for the best cases. Therefore, this application brings great potential to make remote and asynchronous training efficiently possible, not invasive, and with a low cost.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFLAbrasilInstituto de Ciências Exatas e TecnológicasAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessSistemas de ComputaçãoInternet das coisas (IoT)Reconhecimento de movimentosAcademias inteligentesInternet of Things (IoT)Movement recognitionSmart gymsAplicação de internet das coisas na identificação e monitoramento de movimentos em exercícios físicos com pesos livresInternet of things application for monitoring and identifying free weight exercisesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisHeimfarth, TalesGiacomin, João CarlosRosa, Renata LopesSilva, Sandro Pereira daPenoni, Álvaro César de Oliveirahttps://lattes.cnpq.br/7344500600610819Pinto, Gabriel Edmilsonporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLACC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8907https://repositorio.ufla.br/bitstreams/ca0c436d-6f11-4ba5-b1cd-f562f3250fff/downloadc07b6daef3dbee864bf87e6aa836cde2MD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8956https://repositorio.ufla.br/bitstreams/7f10e9d5-fe19-4391-89cc-c2b63ca0d99c/download5ea4a165b7202cbf475be400d2e16893MD53falseAnonymousREADORIGINALDISSERTAÇÃO_Aplicação de internet das coisas na identificação e monitoramento de movimentos em exercícios físicos com pesos livres.pdfDISSERTAÇÃO_Aplicação de internet das coisas na identificação e monitoramento de movimentos em exercícios físicos com pesos livres.pdfapplication/pdf17300168https://repositorio.ufla.br/bitstreams/db9b0e50-06dc-4425-9ad0-8ce5164ddc7c/downloadbdc417547b6f9beb874e9bc2782bd140MD54trueAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Aplicação de internet das coisas na identificação e monitoramento de movimentos em exercícios físicos com pesos livres.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Aplicação de internet das coisas na identificação e monitoramento de movimentos em exercícios físicos com pesos livres.pdf.txtExtracted texttext/plain103260https://repositorio.ufla.br/bitstreams/65cdbced-38e3-4ae9-9e32-adcf854eab21/downloadfb87fa4d63ba82af7d400b0571999a51MD55falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Aplicação de internet das coisas na identificação e monitoramento de movimentos em exercícios físicos com pesos livres.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Aplicação de internet das coisas na identificação e monitoramento de movimentos em exercícios físicos com pesos livres.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3094https://repositorio.ufla.br/bitstreams/e972e98f-c135-4da5-8f89-5d957752faca/download85cec772e26c0a17d070c4d1de044ac1MD56falseAnonymousREAD1/582262025-08-05 16:07:43.336http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Attribution 4.0 Internationalopen.accessoai:repositorio.ufla.br:1/58226https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-05T19:07:43Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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