Original title: Mobilní aplikace pro podporu trénování silových sportů
Authors: Košina, Simon ; Vaško, Marek (referee) ; Juránek, Roman (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2024
Language: slo
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [slo] [eng]
Cieľom práce je vytvoriť mobilnú aplikáciu pre zariadenia s operačným systémom Android, poskytujúcu športovcom spätnú väzbu počas silového cvičenia vo forme rýchlostných metrík pre jednotlivé opakovania, vykonané v rámci série určitého cviku. Tréning na základe využitia rýchlostných metrík sa stáva čoraz populárnejším, jednak v praxi, ale aj vo výskume, kde sa ukázalo, že pomocou týchto objektívnych metrík je možné odhadnúť náročnosť tréningu. Výsledná aplikácia využíva metódy strojového učenia na detekciu závaží naložených na olympijskej ose v snímkoch z kamery mobilného zariadenia a sleduje tak trajektóriu ich pohybu. Kalibrácia prejdenej vzdialenosti je vykonaná na základe známej veľkosti váhových kotúčov. Algoritmus funguje v reálnom čase a poskytuje teda užívateľom spätnú väzbu už počas cvičenia, vo forme zvukového signálu, pri dosiahnutí stanoveného prahu vybranej rýchlostnej metriky. The aim of this work is to create a mobile application for Android devices that provides athletes with real-time feedback during strength training in the form of velocity metrics for individual repetitions within a set of a certain exercise. Velocity based training is becoming increasingly popular both in practical applications and in research, where it has been demonstrated that these objective metrics can be used to estimate the intensity of a given set. The resulting application utilizes machine learning methods to detect weights plates loaded on a barbell in frames coming from the mobile device's camera and tracking their movement trajectory. Known size of the weight plates is used to calibrate the travelled distance. The algorithm operates in real-time, providing users with feedback during exercise sessions in the form of an auditory signal when a predefined threshold of selected velocity metric is reached.
Keywords: Android; Jetpack Compose; mobile application; object detection; strength training; TensorFlow Lite; velocity based training

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: https://hdl.handle.net/11012/248923

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-618282


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses