Detection of tennis activities with wearable sensors

This paper aims to design and implement a system capable of distinguishing between different activities carried out during a tennis match. The goal is to achieve the correct classification of a set of tennis strokes. The system must exhibit robustness to the variability of the height, age or sex of any subject that performs the actions. A new database is developed to meet this objective. The system is based on two sensor nodes using Bluetooth Low Energy (BLE) wireless technology to communicate with a PC that acts as a central device to collect the information received by the sensors. The data provided by these sensors are processed to calculate their spectrograms. Through the application of innovative deep learning techniques with semi-supervised training, it is possible to carry out the extraction of characteristics and the classification of activities. Preliminary results obtained with a data set of eight players, four women and four men have shown that our approach is able to address the problem of the diversity of human constitutions, weight and sex of different players, providing accuracy greater than 96.5% to recognize the tennis strokes of a new player never seen before by the system

Control de trayectorias de un robot móvil todo terreno con ruedas

Generación de trayectorias para robots "tipo coche", utilizando diferentes técnicas: cálculo y seguimiento de la trayectoria óptima (más corta) a una localización deseada, y cambio de sentido del robot dentro de un túnel mediante la realización de maniobras. Implementación en nodo ROS. Análisis de la precisión del seguimiento de las trayectorias generadas, utilizando como referencia la información de odometría del robot. Influencia de la dinámica en la precisión de trayectorias seguidas, y análisis de los parámetros que influyen

Detección de actividades humanas con sensores portables

Diseño e implementación de un sistema capaz de distinguir entre distintas actividades realizadas durante el desempeño de un partido de tenis, siendo la finalidad última la correcta clasificación de un conjunto de golpes realizados. El modelo presenta robustez ante la variabilidad de las dimensiones, edad o sexo de cualquier sujeto que realice las actividades. Los datos han sido recopilados con dos nodos sensores que incorporan acelerómetro y giróscopo, y la tecnología de comunicación de bajo consumo Bluetooth Low Energy. Los modelos creados están basados en técnicas de Deep Learning con aprendizaje semi-supervisado, e implementados con TensorFlow con su API en Python. Primero se ha obtenido un extractor de características de los datos entrenando de manera no supervisada un Autoencoder Convolucional. Después se han entrenado distintas arquitecturas de Perceptrones Multicapa MLP con las características extraídas. Finalmente se exponen los resultados de clasificación obtenidos

Dataset generation with kitchen objects with instance segmentation to train convolutional neural networks

[Resumen] El reconocimiento de objetos ha sido un problema ampliamente analizado en el campo de la visión por computador desde hace muchos años. En este artículo utilizamos el modelo de red neuronal Mask R-CNN para detectar y segmentar algunos objetos de cocinas usando imágenes RGB. Existen algunas bases de datos públicas con los objetos segmentados y etiquetados por clases, para entrenar este tipo de redes pero normalmente no incluyen clases para aplicaciones concretas. Crear un conjunto de datos etiquetado a mano completamente es una tarea muy tediosa y larga. Proponemos un método eficiente para crear imágenes etiquetadas con poco esfuerzo combinando imágenes de fondos con objetos segmentados. Las imágenes se pueden crear manteniendo el realismo en cuanto a la posición y la escala de los objetos, o automáticamente mediante un posicionamiento aleatorio. Se presenta finalmente una comparación de los resultados obtenidos al entrenar la red con ambos conjuntos de datos creados de forma sintética.[Abstract] Object recognition has been a wide investigated problem in computer vision for many years. In this paper, we use the Mask R-CNN neural model proposed in the state-of-the-art to detect and segment some classes of kitchen objects using RGB images. There are very few public datasets available with mask and class labels to train this kind of network, and they usually do not include classes needed for specific applications. Creating a handcraft labelled dataset with objects segmented is a very tedious and time consuming task. Thus, we propose an efficient method to generate labelled datasets with very low effort that adequately combines background images with segmented objects. The images can be created keeping the realism in the scales and positions of the objects, or they can be created automatically with the random positioning of the objects. We compare the performance of the models trained in both kinds of synthetic images.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades; RTC-2017-5965-