BR112015020078B1 - Método para aumentar uma experiência de jogo e dispositivo de monitoramento de atividade física - Google Patents

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Abstract

MÉTODO PARA AUMENTAR UMA EXPERIÊNCIA DE JOGO E DISPOSITIVO DE MONITORAMENTO DE ATIVIDADE FÍSICA. A presente invenção refere-se a um dispositivo de monitoramento de atividade física que recebe uma indicação de uma ou mais atividades físicas a serem executadas como uma extensão de um jogo sendo jogado em um sistema de jogo e mede os atributos de atividade física de um usuário que usa o dispositivo de monitoramento de atividade física. O dispositivo de monitoramento de atividade física determina o progresso do usuário na direção de completamento das uma ou mais atividades físicas com base nos atributos de atividade física e emite para o dispositivo de jogo uma indicação do progresso do usuário na direção de completamento das uma ou mais atividades físicas.

Description

ANTECEDENTES
[001] Exercícios e outras atividades físicas podem ser muito benéficos para a saúde e bem estar de uma pessoa. Algumas pessoas utilizam personal trainers para melhorar a saúde e o bem estar através de regimes de exercício estruturados. No entanto, nem todos podem bancar um personal trainer. Mesmo pessoas que frequentemente treinam com um personal trainer são improváveis terem acesso ao personal trainer todo o tempo quando as atividades físicas são executadas.
SUMÁRIO
[002] Um dispositivo de monitoramento de atividade física recebe uma indicação de uma ou mais atividades físicas a serem executadas como uma extensão de um jogo sendo reproduzido em um sistema de jogo e mede os atributos de atividade física de um usuário que usa o dispositivo de monitoramento de atividade física. O dispositivo de monitoramento de atividade física determina o progresso do usuário na direção de conclusão das uma ou mais atividades físicas com base nos atributos de atividade física e emite para o dispositivo de jogo uma indicação do progresso do usuário na direção de conclusão das uma ou mais atividades físicas.
[003] Este Sumário está provido para introduzir uma seleção de conceitos em uma forma simplificada que estão adicionalmente abaixo descritos na Descrição Detalhada. Este Sumário não pretende identificar as características chave ou características essenciais do assunto reivindicado, nem pretende ser utilizado para limitar o escopo do assunto reivindicado. Mais ainda, o assunto reivindicado não está limitado a implementações que resolvem qualquer ou todas as desvantagens notadas em qualquer parte desta descrição.
BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS
[004] Figura 1 mostra um usuário usando um dispositivo de monitoramento de atividade física de acordo com uma modalidade da presente descrição.
[005] Figura 2 mostra um dispositivo de monitoramento de atividade física de acordo com uma modalidade da presente descrição.
[006] Figura 3 mostra um método exemplar para determinar os períodos nos quais o usuário está ativamente engajado em uma atividade física de acordo com uma modalidade da presente descrição.
[007] Figura 4 mostra uma análise de um segmento exemplar de um regime de exercitação de acordo com uma modalidade da presente descrição.
[008] Figura 5 mostra um método exemplar de reconhecer um tipo de atividade física de acordo com uma modalidade da presente descrição.
[009] Figura 6 mostra um método exemplar de contar repetições de exercício de acordo com uma modalidade da presente descrição.
[0010] Figura 7 mostra um método exemplar de aumentar uma experiência de jogo de acordo com uma modalidade da presente descrição.
[0011] Figura 8 mostra um método exemplar de treinar fisicamente um usuário de acordo com uma modalidade da presente descrição. DESCRIÇÃO DETALHADA
[0012] Esta descrição está direcionada a um dispositivo de monitoramento de atividade física (PAMD) que pode ser utilizado para aumentar uma experiência de jogo e/ou para receber um e monitorar um regime de exercitação.
[0013] Em uma exercitação, um indivíduo pode dispender tempo executando atividades físicas ou exercícios assim como tempo dispendido recuperando das atividades, tempo dispendido preparando para as atividades, e tempo dispendido executando uma atividade não de exercício, tal como bebendo água. Para que o PAMD reconheça e distinga as atividades físicas ou exercícios executados por um usuário que usa o PAMD, este pode primeiro distinguir entre tempos de exercício real e atividades não de exercício. Em algumas modalidades, o PAMD amostra os movimentos de usuário com um conjunto de sensores incluindo um ou mais sensores configurados para medir os atributos de atividade física de um usuário que usa o PAMD. Os dados amostrados podem então ser segmentados em períodos de exercício e períodos de não exercício. Dentro dos períodos de exercício, o PAMD pode então ser treinado para unicamente identificar padrões nos dados amostrados que são representativos de atividades físicas ou exercícios específicos, por meio disto reconhecendo a atividade física ou exercício executado pelo usuário que usa o PAMD. Para atividades físicas ou exercícios repetitivos, a PAMD pode então contar o número de repetições da dada atividade física ou exercício repetitivo executado pelo usuário que usa o PAMD.
[0014] A Figura 1 mostra um usuário 101 usando um dispositivo de monitoramento de atividade física 102 de acordo com a presente descrição. Em algumas modalidades, o PAMD 102 pode ser na forma de faixa de braço usável. O PAMD 102 pode ser usado pelo usuário 101 enquanto o usuário 101 está exercitando ou de outro modo executando uma atividade física específica. O PAMD 102 pode empregar um método de análise de atividade inteligente. A análise de atividade inteligente pode permitir que o PAMD reconheça e distinga as atividades físicas ou exercícios executados por um usuário que usa o PAMD, e ainda pode permitir que o PAMD conte as repetições de uma atividade física ou exercício executado pelo usuário que usa o PAMD.
[0015] A Figura 2 mostra esquematicamente um dispositivo de monitoramento de atividade física 200 de acordo com a presente descrição. O PAMD 200 pode incluir um conjunto de sensores 210, máquina lógica 215, máquina de armazenamento 217, controlador 220, classificador supervisionado 230a, classificador supervisionado 230b, agregador 240, subsistema de comunicação 250, relator 260, máquina de votação 270 e subsistema de display 280.
[0016] O conjunto de sensores 210 pode incluir um ou mais sensores, tal como um acelerômetro 214, GPS 212, giroscópio 216, monitor de taxa cardíaca 218, e/ou outros sensores adequados. Os dados do conjunto de sensores 210 podem permitir que o dispositivo automaticamente distinga entre diferentes atividades físicas ou exercícios executados pelo usuário que usa o PAMD. Em alguns exemplos, o acelerômetro 214 pode amostrar os movimentos de usuário em uma taxa de amostragem fixa. A amostragem pode ocorrer a uma taxa de amostragem de 25 Hz, ou outra taxa de amostragem adequada, tal como 50 Hz. Os dados do GPS 212 podem ser utilizados para aprender a velocidade do usuário que executa uma atividade física ou exercício externamente. Por exemplo, os dados derivados de GPS podem ser utilizados para distinguir entre períodos de corrida, caminhada e andar de bicicleta. Mais ainda, o GPS pode ser utilizado para avaliar a localização de um usuário. Tais informações de localização podem ser utilizadas para distinguir as atividades. Por exemplo, um usuário está provavelmente jogando tênis quando em uma quadra de tênis ou jogando golfe quando em um campo de golfe. Em concerto com os dados recebidos do acelerômetro, os dados de GPS podem ser utilizados para calibrar a marcha do usuário. Estas informações podem ser armazenadas e utilizadas para distinguir e calibrar as mesmas atividades físicas ou exercícios quando executados internamente ou quando os dados de GPS estão de outro modo indisponíveis, permitindo que informações de distância e passo precisas sejam calculadas na ausência de dados de GPS.
[0017] O acelerômetro 214 opcionalmente pode ser um acelerômetro de 3 eixos geométricos. Os dados recebidos do acelerômetro 214 podem ser utilizados para detectar vários padrões de entrada para diferentes atividades físicas ou exercícios repetitivos que podem incluir flexões, abdominais, agachamento, etc. A repetitividade dos sinais para tais atividades físicas ou exercícios repetitivos pode ser utilizada para detectar as repetições destes e similar exercícios. Os dados recebidos do acelerômetro 214 podem também ser utilizados para detectar variações em padrões para diferentes atividades físicas ou exercícios estáticos que podem incluir agachamento, pranchas, poses de yoga, etc.
[0018] Para as atividades baseadas em distância, o PAMD 200 pode ainda detectar e distinguir entre várias velocidades de movimento, incluindo caminhada, corrida leve, corrida rápida, e corrida. Isto pode ser executado medindo a pisada do usuário com o acelerômetro 214. Estes dados podem ser utilizados para ajustar dinamicamente o cálculo de distância específica para a atividade. Por exemplo, o número de passos feitos por um usuário enquanto caminhando pode resultar em uma distância mais curta do que para o mesmo número de passos feitos pelo mesmo usuário enquanto correndo. Ao longo de numerosos períodos de atividade física ou exercício, o comprimento de passo verdadeiro do usuário para caminhar, corrida leve, corrida, etc. pode ser aprendido utilizando os dados do GPS 212 e do acelerômetro 214.
[0019] O PAMD 200 pode ainda incluir um controlador 220, o qual opcionalmente pode ser instanciado através da utilização da máquina lógica 215 e da máquina de armazenamento 217. O controlador 220 pode estar configurado para automaticamente determinar intervalos de tempo onde o usuário está ativamente engajado em uma atividade física com base nos atributos de atividade física. Este processo pode também ser aqui referido como segmentação. Em um exemplo, o PAMD 200 pode indicar que o usuário deve executar jumping jacks como um exercício. Seguindo esta indicação, o usuário pode levar um tempo se preparar o exercício, por exemplo, caminhar ao redor de uma sala, tomar um gole de água, ou entrar em posição para iniciar os jumping jacks. O processo de segmentação pode separar os períodos de exercício real de outras atividades não relacionadas com a atividade física ou exercício. Removendo os períodos de não exercício da análise pode diminuir a possibilidade do PAMD 200 contar falsas repetições. Similarmente, o PAMD 200 pode ser capaz de determinar mais precisamente em qual atividade física ou exercício a usuário um usuário está engajado se o sistema de reconhecimento somente analisar dados de períodos quando o usuário está ativamente engajado na atividade física ou exercício.
[0020] Em um exemplo, o PAMD 200 pode indicar que um usuário deve executar uma atividade baseada em tempo, por exemplo, flexões por 30 segundos. O PAMD 200 pode mais precisamente rastrear os 30 segundos de flexões se este não começar a avaliar os atributos de atividade física do usuário durante o tempo que o usuário está entrando em posição para executar as flexões. Precisamente determinando quando o usuário está executando flexões, o PAMD 200 pode ser capaz de fazer reivindicações precisas sobre a biometria do usuário, por exemplo, quantas calorias o usuário queimou enquanto executando as flexões.
[0021] O PAMD 200 pode ser treinado através de aprendizado de máquina para reconhecer os períodos onde o usuário está ativamente engajado em uma atividade física ou exercício. Este processo de segmentação pode ser ainda partido em subprocessos de pré- processamento, computação de característica, classificação, e agregação.
[0022] A Figura 3 mostra um método exemplar 300 que pode ser utilizado pelo controlador 220 para determinar períodos onde o usuário está ativamente engajado em uma atividade física. Em 302, método 300 inclui receber informações de sinal de um conjunto de sensores (por exemplo, conjunto de sensores 210). Tais informações de sinal podem ser recebidas pelo controlador 220, por exemplo. As informações de sinal são representativas nos atributos de atividade física do usuário. Em alguns exemplos, estas informações de sinal podem incluir dados brutos do acelerômetro 214 ou do giroscópio 216. O acelerômetro 214 e o giroscópio 216 podem cada um emitir três sinais brutos, dando um total de seis sinais de entrada brutos. Os sinais de entrada brutos podem então ser passados através de um filtro de passagem baixa, a saída do qual pode então ser seis sinais atenuados.
[0023] Em 304, o método 300 pode incluir determinar os intervalos de tempo onde o usuário está ativamente engajado em uma atividade física. Por exemplo, o controlador 220 pode utilizar as informações de sinal recebidas em 302 como a base para determinar os intervalos de tempo. Como mostrado na Figura 3, o processo de determinar os intervalos de tempo pode incluir uma pluralidade de subprocessos. Exemplos não limitantes de tais subprocessos estão abaixo providos. No entanto, deve ser compreendido que os intervalos de tempo de engajamento ativo podem ser determinados em qualquer modo adequado sem afastar do escopo desta descrição.
[0024] Em 306, o método 300 pode incluir dividir as informações de sinal em segmentos sobrepostos. Em um exemplo, os dados podem ser divididos em janelas com um comprimento de cinco segundos. Cada janela pode ser avançada por 200 ms da janela anterior, de modo que cada janela de cinco segundos compartilhe 4,8 segundos de dados com as janelas anterior e seguinte.
[0025] Em 308, método 300 pode incluir identificar características de sinal predeterminadas (por exemplo, características de aceleração de informações de aceleração medida por um acelerômetro do conjunto de sensores) para cada segmento sobreposto. Em alguns exemplos, controlador 220 pode transformar cada janela de cinco segundos de dados atenuados em 200 características de sinal que são então utilizadas para caracterizar a atividade física ou exercício, mas podem existir menos ou mais características de sinal. Em um exemplo, os seis sinais atenuados podem ser transformados em dez sinais de saída. Os dez sinais de saída neste exemplo podem incluir os dados de acelerômetro atenuados nos eixos geométricos x, y e z, dados de giroscópio atenuados nos eixos geométricos x, y e z, a magnitude do sinal de acelerômetro em cada amostra, a magnitude do sinal de giroscópio em cada amostra, a projeção do sinal de acelerômetro tridimensional por sobre o primeiro componente principal daquele sinal, a projeção de sinais de acelerômetro nos eixos geométricos y e z por sobre o seu próprio componente principal, e a projeção do sinal de giroscópio tridimensional por sobre o primeiro componente principal daquele sinal.
[0026] Os sinais de saída podem ser selecionados com base em características do PAMD. Em algumas modalidades onde as informações de sinal incluem sinais em três dimensões, sinais em duas das três dimensões podem ser dimensionalmente reduzidos em um sinal em uma dimensão. Por exemplo, se o PAMD for configurado como um dispositivo que adere ao corpo do usuário ou de outro modo está configurado para ser fixo no corpo do usuário, os dados atenuados nos eixos geométricos x, y e z podem ser considerados precisamente refletir com o movimento do usuário nestes três eixos geométricos. No entanto, se o PAMD estiver configurado como uma faixa de braço usável, por exemplo, o PAMD pode ser sujeito a uma rotação acidental ao redor do braço ou pulso do usuário. Neste exemplo, os dados no eixo geométrico x (por exemplo, ao longo do braço do usuário) podem ser considerados precisamente refletir o movimento do usuário no eixo geométrico x, mas os dados nos eixos geométricos y e z poderiam representa o movimento em uma pluralidade do eixos geométricos, dependendo da posição do PAMD. Neste exemplo, a projeção de sinais de acelerômetro nos eixos geométricos y e z sobre seus próprios componentes principais pode ser selecionada como sinais de saída. Reduzindo a dimensionalidade de sinais nos eixos geométricos y e z, a rotação do PAMD ao redor do braço do usuário pode ser levada em conta comprimindo os eixos geométricos desconhecidos em um sinal mais preditível.
[0027] Para cada um destes sinais de saída, o controlador 220 pode então calcular 20 características de sinal para cada sinal de saída. O controlador 220 pode também calcular um maior ou menor número de características de sinal. Em alguns exemplos, as características de sinal podem incluir um número de picos de autocorrelação, um número de picos de autocorrelação negativos, um valor de autocorrelação máximo, um registro de um valor de autocorrelação máximo, uma amplitude de raiz quadrada média, uma média, um desvio padrão, uma variância, e uma amplitude de raiz quadrada média integrada. As características de sinal podem também incluir um número de picos fortes, onde os picos fortes podem ser definidos como o número de picos de autocorrelação que são maiores do que os seus picos vizinhos por um limite e estão mais do que um intervalo limite afastados de seus picos vizinhos. As características de sinal podem também incluir um número de picos fracos, onde os picos fracos podem ser definidos como o número de picos de autocorrelação que estão dentro de uma altura limite de seus picos vizinhos e estão menos do que um intervalo limite afastados de seus picos vizinhos. As características de sinal podem ainda incluir o valor do primeiro pico de autocorrelação após um cruzamento zero não linearidade local ou outras medidas de quão bem uma linha de melhor ajuste explica os dados, e um conjunto de bandas de potência, onde uma magnitude é calculada para o espectro de potência em cada banda selecionada dispersa sobre a faixa de frequências que podem ser obtidas pelo conjunto de sensores. Neste exemplo, sete bandas de potência podem ser calculadas, mas podem existir mais ou menos bandas de potência, por exemplo, dez bandas de potência.
[0028] Características de sinal adicionais podem ser calculadas para cada sinal. Para cada janela de cinco segundos, as características de sinal podem dar uma indicação da autocorrelação do sinal, em outras palavras, uma indicação de quanto repetitivos ou auto similares os dados são. Os sinais de períodos de tempo onde o usuário está exercitando podem ser mais repetitivos do que os sinais dos períodos de tempo onde o usuário não está exercitando. Em alguns exemplos, os sinais de períodos de tempo onde o usuário está engajados em movimentos rápidos podem mais provavelmente corresponder a exercício do que não exercício.
[0029] Em 310, o método 300 pode incluir analisar as características de sinal predeterminadas para cada segmento sobreposto utilizando um classificador supervisionado. Como mostrado na Figura 2, o controlador 220 pode incluir o classificador supervisionado 230a. O classificador supervisionado 230a pode ser treinado para reconhecer se o usuário está ativamente engajado em uma atividade física durante o segmento sobreposto. Em geral, o classificador supervisionado 230a e/ou outros aspectos do controlador 220 podem ser treinados através de um processo de aprendizado de máquina para reconhecer as características de sinal que são representativas de um usuário estando ativamente engajado em uma atividade física ou exercício e adicionalmente reconhecer as características de sinal que são representativas de um usuário não estando ativamente engajado em uma atividade física ou exercício.
[0030] Em um exemplo, o classificador supervisionado 230a utiliza uma máquina de vetor de suporte (SVM), por exemplo, uma máquina de vetor de suporte linear. Em alguns exemplos, o classificador supervisionado 230a utiliza uma árvore de decisão de aprendizado de máquina. Em alguns exemplos onde o classificador supervisionado 230a utiliza uma SVM, a SVM pode estar configurada para gerar um vetor de números, e ainda configurada para multiplicar as características de sinal predeterminadas pelo vetor de números para obter uma pluralidade de produtos de multiplicação. A SVM pode estar ainda configurada para comparar os produtos de multiplicação com um limite ou limites determinados através de aprendizado de máquina como acima descrito. A SVM pode então estar configurada para classificar um valor acima do limite como representativo de um segmento sobreposto em que o usuário está ativamente engajado em uma atividade física e classificar um valor abaixo do limite como representativo de um segmento sobreposto em que o usuário não está ativamente engajado em uma atividade física.
[0031] Em alguns exemplos onde o classificador supervisionado 230a inclui uma SVM, analisar as características de sinal predeterminadas pode incluir treinar a máquina de vetor de suporte com os dados coletados de uma pluralidade de usuários durante os intervalos de tempo onde os usuários estavam ativamente engajados em uma atividade física ou exercício e intervalos de tempo onde os usuários não estavam ativamente engajados em uma atividade física ou exercício. Analisando as características de sinal predeterminadas pode ainda incluir gerar um conjunto de vetores de transformação, um vetor de peso e um limite representativo de um usuário ativamente engajado em uma atividade física ou exercício, seguido por multiplicar as características de sinal predeterminadas pelo conjunto de vetores de transformação e vetor de peso para obter uma pluralidade de produtos de multiplicação. Analisar as características de sinal predeterminadas pode ainda incluir comparar os produtos de multiplicação como o limite, classificar um valor acima do limite como representativo de um segmento sobreposto onde o usuário está ativamente engajado em uma atividade física ou exercício; e classificar um valor abaixo do limite como representativo de um segmento sobreposto onde o usuário não está ativamente engajado em uma atividade física ou exercício.
[0032] Quando o classificador supervisionado 230a classificou cada segmento sobreposto, o PAMD 200 pode formular uma única melhor adivinhação quanto a se o usuário está ativamente engajado em uma atividade física ou exercício durante cada janela de cinco segundos.
[0033] Como mostrado na Figura 2, o PAMD 200 pode ainda incluir um agregador 240 configurado para determinar um intervalo de tempo definido por uma pluralidade de segmentos sobrepostos classificados onde o usuário é provável estar ativamente engajado em uma atividade física. Em outras palavras, o agregador 240 pode aperfeiçoar a precisão do classificador supervisionado 230a, ou analisar grupos de segmentos sobrepostos para determinar intervalos de tempo mais longos que são representativos de exercício ou não exercício.
[0034] As predições feitas pelo classificador supervisionado 230a pode ocasionalmente saltar para trás e para frente. Em um exemplo, um usuário pode estar parado por um período de tempo, e alguns segmentos sobrepostos podem ser classificados como representativos do usuário estar engajado em uma atividade física ou exercício. O inverso pode também acontecer - um usuário pode estar exercitando por um período de tempo e alguns segmentos sobrepostos dentro daquele período de tempo podem ser classificados como representativos de não exercício. Em alguns exemplos, um usuário pode pausar para recuperar o seu fôlego no meio exercício; no entanto, os segmentos sobrepostos em cada lado da pausa são realmente representativos da mesma atividade física ou exercício. Em um exemplo onde o usuário pausa para recuperar o seu fôlego no meio de uma atividade repetitiva, as repetições em ambos os lados da pausa devem ser contadas na direção do mesmo número total de repetições. Deste modo, o agregador 240 pode corrigir a saída do classificador para emitir intervalos de tempo utilizáveis onde o usuário está engajado em uma atividade física ou exercício.
[0035] Um exemplo de agregador 240 corrigindo a saída do classificador supervisionado 230a está mostrado na Figura 4. A Figura 4 mostra um exemplo de um segmento de atividade física que pode fazer parte de um regime de exercitação. O gráfico 401 mostra a saída do classificador supervisionado 230a para um intervalo de tempo que abrange aproximadamente 1 minuto. Cada ponto do gráfico 405 representa um segmento sobreposto. A cada segmento sobreposto pode ser dado um valor de 1 (classificado como "exercício") ou 0 (classificado como "não exercício"). O gráfico 402 mostra a atividade real de um usuário. Como mostrado em 410, o usuário executou abdominais por um período de 20 segundos. No entanto, como mostrado em 415, alguns segmentos sobrepostos podem ser inicialmente classificados como "exercício", mesmo quando o usuário não estava ativamente engajado em uma atividade física ou exercício. Similarmente, como mostrado em 420, alguns segmentos sobrepostos podem ser classificados como "não exercício", mesmo quando o usuário estava ativamente engajado em uma atividade física ou exercício. Como mostrado no gráfico 403, o agregador 240 pode corrigir a saída do classificador para emitir intervalos de tempo utilizáveis onde o usuário está engajado em uma atividade física ou exercício, tal como o intervalo de tempo 430.
[0036] O agregador 240 pode empregar um ou mais métodos para analisar a classificação de segmentos sobrepostos e emitir um intervalo de tempo onde o usuário é provável estar engajado em uma atividade física ou exercício. Em um exemplo, o agregador 240 utiliza um processo de agregação baseado em faixas. Neste exemplo, o agregador 240 inicia assumindo um estado de não exercício e prossegue para analisar os segmentos sobrepostos em sequência. Se um número predeterminado (k1) de segmentos sobrepostos forem classificados como "exercício", o agregador 240 pode mudar para assumir um estado de exercício, começando do primeiro dos segmentos sobrepostos k1. Em um exemplo, k1 pode ser ajustado para quinze segmentos sobrepostos. Em outras palavras, se quinze segmentos sobrepostos consecutivos forem classificados como "exercício", o agregador 240 muda para assumir um estado de exercício. Outro número predeterminado (k2) o qual pode ou não ser igual a k1 pode ser utilizado para indicar que o agregador 240 deve mudar de assumir um estado de exercício para assumir um estado de não exercício.
[0037] Em alguns exemplos, o agregador 240 utiliza um processo de agregação baseada em porcento. Neste exemplo, o agregador 240 inicia assumindo um estado de não exercício e analisa os segmentos sobrepostos em sequência. Se uma percentagem predeterminada (p1%) de segmentos sobrepostos for classificada como "exercício" ao longo de um intervalo de tempo predeterminado (t), o agregador 240 pode mudar para assumir um estado de exercício, começando do primeiro dos segmentos sobrepostos classificados como "exercício". Por exemplo, p1 pode ser igual a 75 e t pode ser igual a 10, assim quando 75% de segmentos sobrepostos ao longo de 10 segundos são classificados como "exercício", o agregador 240 pode mudar para assumir um estado de exercício, começando do primeiro dos segmentos sobrepostos classificados como "exercício". Outra percentagem predeterminada (p2%) a qual pode ou não ser igual a p1% pode ser utilizada para indicar que o agregador 240 deva mudar de assumir um estado de exercício para assumir um estado de não exercício.
[0038] Em alguns exemplos, o agregador 240 utiliza um processo de agregação baseada em acumulador. Neste exemplo, agregador 240 começa assumindo um estado de não exercício e analisa os segmentos sobrepostos em sequência. Cada segmento sobreposto que é classificado como "exercício" adiciona um ponto a um subtotal. Quando o subtotal excede um limite predeterminado (a1) o agregador 240 muda para assumir um estado de exercício. Outro limite predeterminado (a2) o qual pode ou não ser igual a (a1) pode ser utilizado para indicar que o agregador 240 deve mudar de assumir um estado de exercício para assumir um estado de não exercício.
[0039] O agregador 240 pode utilizar um destes processos ou outros processos similares ou uma combinação de múltiplos processos para analisar os dados do classificador supervisionado 230a e emitir intervalos de tempo onde o usuário está engajado em uma atividade física ou exercício. Por exemplo, o agregador 240 pode utilizar um processo de agregação baseado em faixas para determinar o ponto de início de uma atividade física ou exercício, e então pode ainda utilizar um processo de agregação baseada em acumulador na determinação se o usuário parou de executar a atividade física ou exercício. Em algumas modalidades, o agregador 240 pode executar múltiplos agregadores concorrentemente (por exemplo, baseado em faixas e baseados em acumulador agregadores) e identificar o início ou final de atividade física ou exercício quando qualquer um dos múltiplos agregadores indicar que a atividade física ou exercício inicia ou termina.
[0040] Em alguns exemplos, dados iniciais do conjunto de sensores podem ser reanalisados pelo classificador supervisionado 230a como acima descrito, ainda utilizando a saída do agregador 240 como uma entrada para algoritmos de aprendizado de máquina. As constantes predeterminadas podem ser compartilhadas ou unicamente designadas para diferentes exercícios ou diferentes tipos de exercícios (por exemplo, exercícios repetitivos tal como abdominais podem utilizar diferentes constantes do que os exercícios não repetitivos tal como corrida leve).
[0041] O controlador 220 pode também estar configurado para automaticamente determinar um tipo atividade física na qual o usuário está ativamente engajado durante os intervalos de tempo determinados com base nos atributos de atividade física. Em outras palavras, o controlador 220 pode determinar m qual exercício o usuário está ativamente engajado em cada intervalo de tempo onde foi determinado que o usuário está engajado em uma atividade física ou exercício. Este processo pode ser aqui referido como reconhecimento. O processo de reconhecimento opcionalmente pode seguir o processo de agregação e/ou algum reconhecimento pode ser executado em paralelo com a segmentação e/ou agregação. Em algumas modalidades, o controlador 220 pode estar configurado para automaticamente determinar um tipo de atividade física que o usuário está ativamente engajado durante os intervalos de tempo determinados com base somente nos atributos de atividade física que correspondem aos intervalos de tempo determinados. Em outras palavras, somente os atributos de atividade física recebidos do conjunto de sensores 210 por períodos de tempo que forma determinados como períodos de exercício são utilizados para determinar o tipo de atividade física.
[0042] O reconhecimento do tipo de exercício pode ser utilizado em aplicações a jusante incluindo a contagem de repetições de exercício, computar a eficiência ou potência de um exercício, determinar o dispêndio calórico de um usuário ao longo do curso do exercício, etc. O PAMD 200 pode também estar configurado para analisar os atributos de atividade física de um usuário e ainda prover um retorno para o usuário referente à forma do usuário ou outras informações que pode melhorar a experiência de exercício do usuário. O controlador 220 pode ser treinado para reconhecer os tipos de atividades físicas com base nos atributos de atividade física do usuário através de um processo de aprendizado de máquina. Em alguns exemplos, o PAMD 200 pode indicar uma atividade específica a ser executada pelo usuário. Nestes exemplos, o processo de reconhecimento pode ser ignorado, combinado com, e/ou reforçado pelo processo de segmentação.
[0043] A Figura 5 mostra um método exemplar 500 para o reconhecimento de um tipo de atividade física ou exercício. Em 502, o método 500 pode incluir receber informações de sinal do conjunto de sensores (por exemplo, o conjunto de sensores 210). Tais informações de sinal podem ser recebidas pelo controlador 220, por exemplo. As informações de sinal podem incluir dados brutos do acelerômetro 214 e do giroscópio 216. Os dados brutos podem ser ainda processados por um filtro de passagem baixa para gerar dados de acelerômetro e giroscópio atenuados. As informações de sinal podem também incluir a projeção do sinal de acelerômetro por sobre o primeiro componente principal daquele sinal. As informações de sinal podem também incluir a projeção do sinal de giroscópio por sobre o primeiro componente principal daquele sinal.
[0044] Em 504, o método 500 pode incluir receber um conjunto de intervalos de tempo do agregador (por exemplo, o agregador 240). Tal conjunto de intervalos de tempo pode ser recebido pelo controlador 220 e pode ser representativo de intervalos de tempo nos quais o usuário está engajado em uma atividade física ou exercício. At 506, método 500 pode incluir determinar um tipo de atividade física na qual o usuário está ativamente engajado durante o conjunto de intervalos de tempo (por exemplo, reconhecimento). Em outras palavras, o processo de reconhecimento pode ser aplicado quando o agregador 240 indicar que o usuário está engajado em uma atividade física ou exercício.
[0045] O processo de reconhecimento pode incluir uma pluralidade de subprocessos. Exemplos não limitantes de tais subprocessos estão abaixo providos. No entanto, deve ser compreendido que o reconhecimento pode ser executado em qualquer modo adequado sem afastar do escopo da descrição.
[0046] Em 508, o método 500 pode incluir dividir as informações de sinal em segmentos sobrepostos. Em um exemplo, os dados podem ser divididos em janelas com um comprimento de cinco segundos. Cada janela pode ser avançada 200 ms da janela anterior, de modo que cada janela de cinco segundos compartilha 4,8 segundos dos dados com as janelas anterior e seguinte.
[0047] Em 510, o método 500 pode incluir identificar características de sinal predeterminadas para cada segmento sobreposto. Em um exemplo, cada janela de cinco segundos de dados atenuados pode ser transformada em uma pluralidade de características de sinal que são então utilizadas para caracterizar a atividade física ou exercício. Como um exemplo não militante, 60 características de sinal podem utilizadas. Por exemplo, o controlador 220 pode calcular 20 características de sinal para cada um dos três eixos geométricos de cada um dos segmentos sobrepostos. Neste exemplo, as características de sinal incluem cinco bins de autocorrelação uniformemente espaçados, a amplitude de raiz quadrada média, dez bandas de potência uniformemente espaçadas, média, desvio padrão, curtoses e faixa interquartil. Outras características de sinal podem também ser calculadas para cada dos três eixos geométricos.
[0048] Em 512, o método 500 pode incluir analisar as características de sinal predeterminadas para cada segmento sobreposto utilizando um classificador supervisionado (por exemplo, classificador supervisionado 230b). O classificador supervisionado 230b pode ser treinado para reconhecer o tipo de atividade física na qual o usuário que está ativamente engajado durante o segmento sobreposto. O classificador supervisionado 230b pode ser treinado através de um processo de aprendizado de máquina para reconhecer características de sinal que são representativos de um tipo de atividade física ou exercício específico.
[0049] Em alguns exemplos, o classificador supervisionado 230b pode utilizar uma máquina de vetor de suporte (SVM) e/ou uma árvore de decisão, como acima descrito com referência ao classificador supervisionado 230a. Por exemplo, analisar as características de sinal predeterminadas pode incluir treinar a máquina de vetor de suporte com dados coletados de uma pluralidade de usuários durante os intervalos de tempo onde os usuários estavam engajados em uma pluralidade de tipos de atividade física ou exercício e gerar um conjunto de vetores de transformação e um vetor de peso representativos de um usuário engajado em um tipo de atividade física ou exercício. Analisar as características de sinal predeterminadas pode ainda incluir multiplicar as características de sinal predeterminadas por um conjunto de vetores de transformação e vetor de peso para obter uma pluralidade de produtos de multiplicação, comparar os produtos de multiplicação com conjuntos de dados representativos de cada uma de uma pluralidade de atividades predeterminadas onde os conjuntos de dados foram predeterminadas através de aprendizado de máquina, e classificar os segmentos sobrepostos como representativos de um tipo de atividade física.
[0050] Como mostrado na Figura 2, PAMD 200 pode ainda incluir uma máquina de votação 270. A máquina de votação 270 pode estar configurada para determinar o tipo de atividade física na qual o usuário é provável estar ativamente engajado durante um intervalo de tempo onde o agregador 240 determinou que o usuário está engajado em uma atividade física.
[0051] Como acima discutido com relação à segmentação, para um dado intervalo de tempo que compreende uma pluralidade de segmentos sobrepostos, o classificador supervisionado pode emitir diversas predições as quais discordam sobre qual atividade física ou exercício está sendo executado pelo usuário. Um esquema de votação pode ser implementado pela máquina de votação 270 para determinar em qual atividade física ou exercício o usuário é mais provável estar engajado. A máquina de votação 270 pode emitir uma atividade física ou exercício para um dado intervalo de tempo, o qual pode ser reportado para o usuário e, no caso de um exercício repetitivo, qual atividade física ou exercício utilizar para contar.
[0052] Em um exemplo, máquina de votação 270 reporta a saída de uma única janela iniciando dois segundos dentro de um intervalo de tempo onde o agregador 240 determinou que o usuário está engajado em uma atividade física. Os atributos de atividade física do usuário no início de um período de exercício podem ser inconfiáveis já que o usuário pode ainda estar entrando em forma apropriada. Similarmente, a atividade física do usuário no final de um período de exercício pode ser inconfiável já que o usuário pode estar desacelerando ou desviando da forma apropriada. Em alguns exemplos, a máquina de votação 270 pode utilizar um verdadeiro esquema de votação similar ao processo de agregação acima descrito. Em alguns exemplos, a máquina de votação 270 pode alterar a sua saída durante um período de exercício se uma forte evidência for apresentada que o usuário está engajado em uma diferente atividade física ou exercício do que inicialmente reportado.
[0053] No final do estágio de votação de reconhecimento cada intervalo de tempo ondo o agregador 240 determinou que o usuário está engajado em uma atividade física pode ser classificado como representativo de um tipo de atividade física ou exercício. Estas informações podem ser fornecidas para o relator 260 para emitir informações referentes ao tipo de atividade física.
[0054] O PAMD 200 pode estar ainda configurado para determinar um número de repetições que o usuário executa em uma atividade física ou exercício repetitivo. Em outras palavras, o PAMD 200 pode contar o número de repetições de um exercício executado pelo usuário. Isto pode permitir um rastreamento automático de atividades para o usuário revisar após a conclusão de um regime de exercitação. Isto pode também permitir uma avaliação de objetivo em tempo em rela, onde o PAMD 200 pode indicar a conclusão de um número alvo de repetições. A contagem pode ser implementada através de um método que inclui redução dimensionalidade e descoberta de pico.
[0055] Em um exemplo, o processo de contagem pode assumir que a segmentação e o reconhecimento já foram executados pelo controlador 220. O processo de contagem pode assumir que ambos os tempos de início e final de uma atividade física ou exercício foram determinados. O processo pode então assumir que as entradas incluem a classificação de um intervalo de tempo e os dados de sensor de acelerômetro brutos entre os tempos de início e final. Podem existir tipos de atividades físicas ou exercícios onde os dados de sensor giroscópicos opcionalmente podem ser utilizados para aperfeiçoar a precisão dos dados de contagem. Em alguns exemplos, o processo de contagem pode ocorrer enquanto o usuário está ativamente executando repetições de uma atividade física ou exercício repetitivo. Em um exemplo, os métodos aqui descritos podem ser utilizados repetidamente em intervalos de tempo sucessivamente maiores. Em alguns exemplos, os resultados de contagem intermediários podem ser utilizados para reduzir o número de iterações de contagem.
[0056] A Figura 6 mostra um método exemplar 600 para contar as repetições de uma atividade física ou exercício repetitivo. Em 602, o método 600 pode incluir receber um sinal de um conjunto de sensores (por exemplo, o conjunto de sensores 210). Tais informações de sinal podem ser recebidas pelo controlador 220, por exemplo. Em 604, o método 600 pode incluir transformar o sinal em um sinal dimensionalmente reduzido que tem pelo menos uma dimensão a menos do que o sinal recebido do conjunto de sensores. Em 706, o método 700 pode incluir contar um número de picos do sinal dimensionalmente reduzido. Em 708, o método 700 pode incluir emitir o número de picos.
[0057] Em um exemplo, o método de contagem pode estar dividido em dois estágios. No primeiro estágio, dados de sensor brutos são recebidos pelo controlador 220 do conjunto de sensores 210 e processados em um sinal unidimensional atenuado. O processamento pode ser tal que o sinal unidimensional contenha aproximadamente o mesmo número de picos ou ciclos que o número de repetições de uma atividade física ou exercício. O segundo estágio inclui contar o número de picos do sinal unidimensional. Esta contagem de picos pode ser emitida como a contagem de repetições.
[0058] O processamento dos dados de sensor brutos em um sinal unidimensional atenuado pode ser aqui referido como o estágio de computação de sinal. O estágio de computação de sinal pode incluir aplicar um filtro de passagem de banda nos dados brutos. O filtro de passagem de banda pode ser utilizado para remover o ruído de sensor de alta frequência assim como as mudanças de baixa frequência no sinal, tal como mudanças devidas à constante aceleração de gravidade, por exemplo. O filtro de passagem de banda pode emitir um conteúdo de frequência relevante para contar repetições.
[0059] O estágio de computação de sinal pode ainda compreender subtrair a média dos dados. Isto pode remover qualquer polarização constante restante no sinal restante após à filtragem de passagem de banda.
[0060] O estágio de computação de sinal pode ainda compreender aplicar uma análise de componente principal (PCA) nos dados filtrados. A implementação de PCA aqui é similar à aplicação de PCA para a segmentação acima descrita, mas para o processo de contagem, o PCA é computado para a duração inteira de uma atividade física ou exercício, em oposição a um segmento sobreposto de tamanho fixo. O sinal unidimensional atenuado pode ser o resultado dos dados filtrados sendo projetados por sobre o primeiro componente principal encontrado por PCA.
[0061] No exemplo onde o PAMD 200 é um dispositivo usado sobre o pulso do usuário (como mostrado na Figura 1), a utilização de PCA pode se aproveitar do fato que para a maioria dos exercícios, a maioria do movimento de braço do usuário pode ser sumarizada por um movimento ao longo de um único eixo geométrico. Para uma pressão de ombro, por exemplo, o eixo geométrico seria o eixo geométrico vertical ou para cima e para baixo. Projetando o sinal de dados por sobre este eixo geométrico, a dimensionalidade do sinal recebido do acelerômetro 214 é reduzida de três dimensões para uma dimensão. A projeção PCA pode agora ser tal que um pico de sinal aproximadamente corresponde a uma repetição.
[0062] O método de contagem neste exemplo pode a seguir prosseguir para o estágio de contagem. Em alguns exemplos, cada repetição corresponderá a um único pico forte, onde cada um dos picos are são de forma e amplitude similares, e ocorrem a uma frequência relativamente constante. Nestes exemplos, a contagem dos picos fortes pode ser executado com qualquer número de técnicas de processamento de sinal padrão. No entanto, nem todos os sinais se ajustam nestes parâmetros. Podem existir múltiplos picos per repetição, pode existir uma grande variação na forma ou amplitude, e os picos podem ocorrer em uma frequência errática.
[0063] Um método de contagem de picos heurístico pode assim ser utilizado de modo a aumentar a precisão de contagem através de uma ampla faixa de dados de sinal. Em um exemplo o método prossegue em múltiplos estágios. Em um exemplo, o método inclui determinar um conjunto de picos candidatos, filtrar o conjunto de picos candidatos utilizando estimativas de período local, filtrar o conjunto de picos candidatos utilizando estatísticas de amplitude, contar o número de picos do conjunto de picos candidatos e emitir o número de picos.
[0064] Em um exemplo, o método utiliza estimativas de tempo mínimo é máximo necessário para executar uma repetição do exercício. Estes valores podem ser aqui referidos como minAllowedPeriod e maxAllowedPeriod. Estes valores podem estimados de dados em uma básica específica de exercício. Por exemplo, os valores para jumping são diferentes para os valores abdominais, porque as pessoas tendem a fazer jumping jacks em uma diferente taxa do que abdominais.
[0065] O método de contagem pode começar com a computação de um conjunto de picos candidatos. O conjunto final de picos contados será um subconjunto deste conjunto de picos. Para computar os picos candidatos, o máximo local no sinal pode ser determinado. Estes máximos locais podem então ser classificados com base em amplitude. Um máximo local pode ser aceito como um pico candidato deste que este esteja a pelo menos minAllowedPeriod segundos afastado de um pico candidato já aceito mais próximo. Se dois picos no sinal estiverem muito próximos (por exemplo, somente 200 ms afastados), um destes pode não ser uma repetição "real" do exercício. Este limite de proximidade pode ser ajustado com base na velocidade razoável mais rápida que um humano pode executar um dado exercício.
[0066] A contagem de picos com uma separação mínima pode ser feita com uma operação de processamento de sinal padrão, tal como a função Matlab findpeaks com o parâmetro MINPEAKDISTANCE ajustado para minAllowedPeriod ou outra operação de processamento de sinal equivalente. Neste exemplo, estes picos candidatos são a entrada para a próxima etapa do método de contagem.
[0067] Como acima discutido, minAllowedPeriod é uma estimativa do tempo mínimo necessário para executar uma repetição com base na repetição mais rápida registrada daquele exercício durante o processo de aprendizado de máquina. Na maioria dos casos este é muito menor do que o tempo real que o usuário dispende por repetição. Como tal, podem existir múltiplos picos candidatos por repetição de exercício real. Na etapa seguinte, o período de exercício real ao redor de cada pico candidato pode ser estimado, e esta estimativa pode ser utilizada para refinar o conjunto de picos candidatos.
[0068] Por exemplo, para cada pico candidato uma autocorrelação pode ser calculada em uma janela centrada sobre o pico. O tamanho desta janela pode ser ajustado para ser duas vezes maxAllowedPeriod ou uma duração predeterminadas (por exemplo, 9 segundos), qualquer seja menor. O maior valor de autocorrelação dentro da faixa de intervalos [minAllowedPeriod, maxAllowedPeriod] pode então ser encontrado. O intervalo no qual o valor de autocorrelação máximo ocorre pode ser uma estimativa do período de exercício para o pico candidato. Tendo computado estas estimativas, o processo de filtragem acima descrito pode ser repetido, com a exceção que quando considerando se aceitar um pico candidato, minAllowedPeriod não pode ser utilizado como a distância permitida mínima entre o pico candidato e um pico previamente selecionado. Ao invés a distância permitida mínima pode ser ajustada igual a 3/4 do período estimado para aquele pico candidato, ou outra razão adequada. Este conjunto reduzido de picos candidatos pode formar a entrada para a próxima etapa do método de contagem.
[0069] A seguir, o conjunto de picos candidatos pode ser filtrado com base em amplitude de pico. Todos os picos candidatos podem novamente ser classificados com base em amplitude, e o maio pico de 40o percentil denotado (por exemplo, se existirem 10 picos candidatos, o 4o maior pico). Todos os picos que tiverem uma amplitude menor do que a metade da amplitude deste pico podem ser desconsiderados. Este método assume que as repetições de exercício devem em geral ter picos de grande amplitude já que estes envolvem um movimento com alta aceleração. Ainda, pode ser assumido que dentro de um conjunto de exercícios todas as repetições devem ter aproximadamente a mesma amplitude. Em outras palavras, todos os picos devem ser aproximadamente tão grandes como um dos maiores picos.
[0070] O sinal do sinal unidimensional encontrado por PCA é arbitrário. No entanto, este problema pode ser resolvido em um número de modos. Para certos exercícios pode existir um eixo geométrico acelerômetro específico o qual confiavelmente corresponde a "para cima" e cada repetição tem um pico nesta direção "para cima". Como um exemplo, este pode ser o caso para jumping jacks e o eixo geométrico 'x' em um conjunto específico de sensores. Para estes exercícios, a projeção PCA pode ser ainda manipulada de modo que o sinal eixo geométrico "para cima" na projeção seja positivo, permitindo eu os picos sejam contados neste sinal unidimensional exemplar. O controlador 220 pode designar o número de picos como o número de repetições e o método pode ainda compreender emitir o número de repetições.
[0071] O método de contagem pode ser executado duas vezes, uma vez para contar picos e uma vez para contar vales. Em um exemplo, o método inclui determinar um conjunto de vales candidatos, filtrar o conjunto de vales candidatos utilizando estimativas de período local, filtrando o conjunto de vales candidatos, contanto um número de vales candidatos do conjunto de vales candidatos, comparando o número de vales com o número de picos, designando o maior do número de vales e do número de picos como um número de repetições e emitindo o número de repetições.
[0072] Em um exemplo onde o método de contagem é executado durante o período onde o usuário está ativamente engajado em uma atividade física ou exercício repetitivo, pode ser possível que a saída do método de contagem de pico diminua de um quadro para o seguinte, já que os eixos geométricos de PCA podem mudar ao longo do tempo e os critérios para rejeição baseada em amplitude podem ser deslocar ao longo do tempo também. De modo a impedir confundir o usuário com uma contagem de repetição decrescente, o método pode não permitir que uma contagem decresça.
[0073] Em alguns exemplos, o usuário pode estar executando atividade física ou exercício repetitivo em busca de um número alvo de repetições. Neste exemplo, o método de contagem pode ainda incluir as etapas de determinar que o usuário para de executar um exercício repetitivo com base nos atributos de atividade física, comparando o número de repetições determinado pelo método de contagem com o número alvo de repetições, e indicando que o usuário completou o exercício repetitivo quando o número de repetições determinado pelo método de contagem estiver dentro de um limite (por exemplo, dois) do número alvo.
[0074] Ainda, o dispositivo de monitoramento de atividade física pode ser empregado como parte de um método para aumentar uma experiência de jogo. Isto pode permitir um usuário tomar uma experiência de console jogo e estende-la para o mundo real. Um usuário pode jogar um jogo dentro de casa, e o jogo pode ainda incorporar um conceito de jogo ativo fora de casa (ou de outro modo não tradicional) que emprega um PAMD. Isto pode permitir um usuário jogar um jogo no mundo real, com as ações do usuário fora da vizinhança imediata do console de jogo sendo utilizadas finalmente como um aspecto de tutorial de jogo. Por exemplo, um avatar ou personagem de jogo controlado pelo usuário pode ficar mais forte com base no número de calorias queimadas pelo usuário enquanto o usuário corre por um período de tempo ou distância determinado.
[0075] A Figura 7 mostra um método exemplar 700 de aumentar uma experiência de jogo com a utilização de um PAMD. Em 702, o método 700 pode incluir receber, em um PAMD de um sistema de jogo, uma indicação de uma ou mais atividades físicas a serem executadas. As atividades físicas podem ser executadas como uma extensão de um jogo sendo jogado no sistema de jogo. Por exemplo, o jogo pode dizer ao usuário para correr do lado de fora, e o usuário pode destravar joias em marcadores de distância regular ou alvos de queima de calorias ao longo do caminho que por sua vez aumentam o nível do usuário no tutorial de jogo dentro de casa. Em alguns exemplos, o jogo pode dizer ao usuário para fazer um número predeterminado de flexões, adicionalmente aumentando a pontuação de jogo do usuário no tutorial de jogo conforme as flexões são executadas.
[0076] Em 704, o método 700 pode incluir medir os atributos de atividade física de um usuário que usa o dispositivo de monitoramento de atividade física. Como acima descrito, o PAMD pode estar configurado para automaticamente determinar quando um usuário está engajado em uma atividade física ou exercício, e ainda configurado para automaticamente determinar o tipo de atividade física ou exercício sendo executado pelo usuário. Isto pode adicionalmente permitir que o sistema de jogo designe uma variedade de atividades físicas ou exercícios para o usuário.
[0077] Em 706, método 700 pode incluir determinar o progresso do usuário na direção de conclusão das uma ou mais atividades físicas com base nos atributos físicos. Como acima descrito, o PAMD pode estar configurado para contar as repetições de uma atividade física ou exercício repetitivo, e ainda configurado para monitorar a distância percorrida pelo usuário através de informações de sinal de um GPS e/ou acelerômetro. Isto pode permitir o PAMD dar ao usuário métricas de rastreamento e mostrar o progresso do usuário na direção de conclusão.
[0078] Em 708, o método 700 pode incluir emitir para o dispositivo de jogo uma indicação do progresso do usuário na direção de conclusão das uma ou mais atividades físicas. O PAMD pode comunicar com o sistema de jogo conforme o usuário está executando as uma ou mais atividades físicas, por exemplo, com o subsistema de comunicação 250. Isto pode permitir que um retorno em jogo seja fornecido para o usuário do dispositivo de jogo. O PAMD e/ou o sistema de jogo podem estar ainda configurados para sincronizar os dados para um computador pessoal, telefone móvel ou outros dispositivos, permitindo uma integração e gravação de dados.
[0079] O método 700 pode ainda incluir indicar para o usuário as informações do jogo como afetadas pelo progresso na direção de conclusão das uma ou mais atividades físicas. Isto pode permitir o usuário receber um retorno de jogo tanto enquanto engajando com o sistema de jogo quanto também enquanto utilizando o PAMD fora da vizinhança do sistema de jogo. Em um exemplo, isto pode permitir que o usuário continue o tutorial de jogo enquanto obtendo realizações que afetam a sua pontuação de jogo ou outros aspectos do jogo.
[0080] O método 700 pode ainda incluir: no dispositivo de monitoramento de atividade física, calcular um ou mais marcadores biométricos correntes para o usuário que executa as uma ou mais atividades físicas e/ou indicando para o usuário um ou mais marcadores biométricos correntes. O PAMD pode estar configurado para dar ao usuário um retorno relevante para rastreamento de aptidão física com informações referentes à taxa cardíaca e zonas de taxa cardíaca zones personalizadas, informações de localização de GPS para ver rotas cobertas, distância, passos feitos, duração de exercício, número de repetições executadas, hora do dia, uma quantidade de calorias queimadas pelo usuário executando as uma ou mais atividades físicas, e outros biomarcadores correntes relevantes.
[0081] O PAMD, de acordo com a presente descrição, pode ser utilizado por um usuário para rastrear a exercitação e gravar métricas de aptidão física. Mais ainda, o PAMD pode estar configurado para guiar o usuário através de uma exercitação e monitorar o progresso do usuário durante a exercitação. Em outras palavras, o dispositivo de monitoramento de atividade física pode servir como um treinador físico.
[0082] A Figura 8 mostra um método 800 de training a usuário de um PAMD. Em 802, método 800 pode include receber no PAMD um regime de exercitação que inclui uma pluralidade de exercícios. Em um exemplo, o usuário pode navegar e selecionar uma exercitação em um app que executa em um computador pessoal, telefone móvel, ou console de jogo, e ter este regime de exercitação enviado para o PAMD (por exemplo, através do subsistema de comunicação 250).
[0083] Em 804, para cada um da pluralidade de exercícios incluídos em um regime de exercitação, o método 800 pode incluir indicar um exercício para um usuário. O PAMD pode incluir um subsistema de display 280 e/ou um subsistema de áudio que está configurado para comunicar informações que conduz o usuário através do regime de exercitação passo a passo. Por exemplo, o usuário pode selecionar uma exercitação no PAMD e solicitar para iniciar a exercitação. O PAMD pode indicar para o usuário fazer dez flexões, correr duas milhas, etc.
[0084] Em 806, o método 800 pode include medir os atributos de atividade física do usuário com o PAMD usado pelo usuário como acima descrito. Em 808, o método 800 pode incluir emitir informações referentes ao progresso do usuário na direção de conclusão do exercício com base nos atributos de atividade física. Por exemplo, enquanto o usuário executa as flexões, o PAMD pode reconhecer a atividade e contar o número de repetições completadas ou o número de repetições restantes para este exercício na exercitação. O PAMD pode dinamicamente exibir número de repetições, assim como exibir um retorno referente à taxa cardíaca do usuário, calorias queimadas, tempo dispendido exercitando e outras métricas relativas à exercitação ou atividade física ou exercício correntemente sendo executado pelo usuário.
[0085] Se o usuário completar um exercício como indicado pelo PAMD, o método pode ainda incluir: indicar para o usuário que um exercício foi completado. Por exemplo, se o usuário completar um exercício, um alarme audível ou vibração física pode indicar que o usuário completou a atividade física ou exercício e que é hora de mover adiante para a próxima atividade física ou exercício no regime de exercitação.
[0086] Em 810, o método 800 pode incluir determinar se o regime de exercitação foi completado. Se o regime de exercitação incluir exercícios inacabados, o método 800 pode retornar para 804, onde o método 800 pode incluir indicar um próximo exercício para o usuário. Em um exemplo, as informações exibidas pelo subsistema de display 280 podem mudar para indicar o próximo exercício para o usuário. Em alguns exemplos, o PAMD pode dar uma pista audível para o usuário. Se o regime de exercitação foi completado, o PAMD pode terminar, e pode ainda indicar o final da exercitação para o usuário.
[0087] Em algumas modalidades, os métodos e processos acima descritos podem estar ligados a um sistema de computação de um ou mais dispositivos de computação. Especificamente, tais métodos e processos podem ser implementados como um a programa ou serviço de aplicação de computador, uma interface de programação de aplicação (API), uma biblioteca, e/ou outro produto de programa de computador.
[0088] Retornando à Figura 2, o dispositivo de monitoramento de atividade física 200 inclui uma máquina lógica 215 e uma máquina de armazenamento 217 as quais podem cooperar para instanciar o controlador 220, o classificador supervisionado 230a, o classificador supervisionado 230b, o agregador 240, o subsistema de comunicação 250, o relator 260, a máquina de votação 270 e/ou o subsistema de display.
[0089] A máquina lógica 215 includes um ou mais dispositivos físicos configurados para executar instruções. Por exemplo, a máquina lógica pode estar configurada para executar instruções que fazem parte de uma ou mais aplicações, serviços, programas, rotinas, bibliotecas, objetos, componentes, estruturas de dados, ou outras construções lógicas. Tais instruções podem ser implementadas para executar uma tarefa, implementar um tipo de dados, transformar o estado de um ou mais componentes conseguir um efeito técnico, ou de outro modo chegar a um resultado desejado.
[0090] A máquina lógica 215 pode incluir um ou mais processadores configurados para executar as instruções de software. Além disso ou alternativamente, a máquina lógica pode incluir uma ou mais máquinas lógicas de hardware ou firmware configuradas para executar as instruções de hardware ou firmware. Os processadores da máquina lógica podem ser de núcleo único ou múltiplos núcleos, e as instruções executadas nestes podem estar configuradas para um processamento sequencial, paralelo e/ou distribuído. Componentes individuais da máquina lógica opcionalmente podem estar distribuídos entre dois ou mais dispositivos separados, Os quais podem estar remotamente localizados e/ou configurados para um processamento coordenado. Os aspectos da máquina lógica podem ser virtualizados e executados por dispositivos de computação remotamente acessíveis, em rede, configurados em uma configuração de computação de nuvem.
[0091] A máquina de armazenamento 217 inclui um ou mais dispositivos físicos configurados para conter instruções executáveis pela máquina lógica para implementar os métodos e processos aqui descritos. Quando tais métodos e processos são implementados, o estado da máquina de armazenamento 217 pode ser transformado — por exemplo, para conter diferentes dados.
[0092] A máquina de armazenamento 217 pode incluir dispositivos removíveis e/ou dispositivos embutidos. A máquina de armazenamento 217 pode incluir uma memória ótica (por exemplo, CD, DVD, HD-DVD, Disco Blu-Ray, etc.), memória de semicondutor (por exemplo, RAM, EPROM, EEPROM, etc.), e/ou memória magnética (por exemplo, unidade de disco rígido, unidade de disco flexível, unidade de fita, MRAM, etc.), entre outras. A máquina de armazenamento 217 pode incluir dispositivos voláteis, não voláteis, dinâmicos, estáticos, leitura / escrita, somente de leitura, acesso randômico, acesso sequencial, endereçável em localização, endereçável em arquivo, e/ou endereçável em conteúdo.
[0093] Será apreciado que a máquina de armazenamento 217 inclui um ou mais dispositivos físicos. No entanto, aspectos das instruções aqui descritas alternativamente podem ser propagados por um meio de comunicação (por exemplo, um sinal eletromagnético, um sinal ótico, etc.) que não é mantido por um dispositivo físico por uma duração finita.
[0094] Os aspectos da máquina lógica 215 e da máquina de armazenamento 217 podem estar integrados juntos com um ou mais componentes lógicos de hardware. Tais componentes lógicos de hardware podem incluir circuitos integrados de programa e aplicação específicos (PASIC / ASICs) ou sistema em um chip (SOC), por exemplo.
[0095] O subsistema de display 280 pode ser utilizado para apresentar uma representação visual de dados mantidos pela máquina de armazenamento 217. Esta representação visual pode tomar a forma de uma interface gráfica de usuário (GUI). Como os métodos e processos aqui descritos mudam os dados mantidos pela máquina de armazenamento, e assim transformam o estado da máquina de armazenamento, o estado do subsistema de display 280 pode do mesmo modo ser transformado para visualmente representar as mudanças nos dados subjacentes. O subsistema de display 280 pode incluir um ou mais display dispositivos que utilizam virtualmente qualquer tipo de tecnologia. Tais dispositivos de display podem ser combinados com a máquina lógica 215 e/ou máquina de armazenamento 217 em um envoltório compartilhado, ou tais dispositivos de display podem ser dispositivos de display periféricos.
[0096] O subsistema de comunicação 250 pode estar configurado para comunicativamente acoplar o PAMD 200 com um ou mais outros dispositivos de computação. O subsistema de comunicação 250 pode incluir dispositivos de comunicação com fio e/ou sem fio compatíveis com um ou mais diferentes protocolos de comunicação. Como exemplos não limitantes, o subsistema de comunicação pode estar configurado para comunicação através de uma rede telefônica sem fio, ou uma rede de área local ou ampla com fio ou sem fio. Em algumas modalidades, o subsistema de comunicação pode permitir o PAMD 200 enviar e/ou receber mensagens para e de outros dispositivos através de uma rede tal como a Internet.
[0097] Em exemplos onde o PAMD 200 contém um GPS e/ou está configurado para coletar dados biométricos referentes ao usuário, o subsistema de comunicação 250 pode estar configurado para transmitir dados sobre o usuário para um ou mais outros dispositivos de computação. Em alguns exemplos, o PAMD 200 e/ou os um ou mais dispositivos de computação podem estar configurados para informar o usuário referindo a dados que podem ser coletados e transmitidos, e podem estar ainda configurados para permitir o usuário prover consentimento para permitir que o PAMD colete, transmita ou de outro modo compartilhe dados referentes ao usuário.
[0098] Será apreciado que as configurações e/ou propostas aqui descritas são exemplares em natureza, e que estas modalidades específicas ou exemplos não devem ser considerados em um sentido limitante, porque numerosas variações são possíveis. As rotinas ou métodos aqui descritos podem representar uma ou mais de qualquer número de estratégia de processamento. Como tal, vários atos ilustrados e/ou descritos podem ser executados na sequência ilustrada e/ou descrita, em outras sequências, em paralelo, ou omitidos. Do mesmo modo, a ordem dos processos acima descritos pode ser mudada.
[0099] O assunto da presente descrição inclui todas as combinações e subcombinações novas e não óbvias dos vários processos, sistemas e configurações, e outras características, funções, atos, e/ou propriedades aqui descritas, assim como quaisquer e todos os seus equivalentes.

Claims (17)

1. Método (700) para aumentar uma experiência de jogo, caracterizado pelo fato de que compreende as etapas de: em um dispositivo de monitoramento de atividade física, receber (702) de um sistema de jogo uma indicação de uma ou mais atividades físicas a serem executadas como uma extensão de um jogo sendo jogado no sistema de jogo; no dispositivo de monitoramento de atividade física, medir (704) atributos de atividade física de um usuário vestindo o dispositivo de monitoramento de atividade física com base em informação de sinal recebida a partir de um conjunto de sensores incluindo um ou mais sensores incluídos no dispositivo de monitoramento de atividade física; no dispositivo de monitoramento de atividade física, determinar (706) progresso do usuário em direção de conclusão da uma ou mais atividades físicas com base nos atributos de atividade física; no dispositivo de monitoramento da atividade física, determinar um número de repetições de uma atividade física repetitiva realizada pelo usuário com um método que reduz uma dimensionalidade da informação de sinal recebida a partir do conjunto de sensores; e emitir (708) a partir do dispositivo de monitoramento de atividade física para o sistema de dispositivo de jogo uma indicação do progresso do usuário em direção de conclusão da uma ou mais atividades físicas.
2. Método (700), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que ainda compreende: indicar informações do jogo ao usuário, as informações do jogo sendo atualizadas assim que afetadas pelo progresso em direção de conclusão da uma ou mais atividades físicas.
3. Método (700), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que ainda compreende: no dispositivo de monitoramento de atividade física, calcular um ou mais marcadores biométricos correntes para o usuário executando a uma ou mais atividades físicas.
4. Método (700), de acordo com a reivindicação 3, caracterizado pelo fato de que ainda compreende: indicar para o usuário um ou mais marcadores biométricos correntes.
5. Método (700), de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que o um ou mais marcadores biométricos correntes incluem uma quantidade de calorias queimadas pelo usuário realizando a uma ou mais atividades físicas.
6. Método (700), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o um ou mais sensores incluem um acelerômetro.
7. Método (700), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que ainda compreende: no dispositivo de monitoramento de atividade física, determinar automaticamente intervalos de tempo em que o usuário está ativamente envolvido na atividade física com base nos atributos de atividade física.
8. Método (700), de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que determinar intervalos de tempo em que o usuário está ativamente envolvido na atividade física inclui: adquirir informação de sinal com o conjunto de sensores que é representativa dos atributos de atividade física do usuário; dividir a informação de sinal em segmentos sobrepostos; identificar características de sinal predeterminadas para cada segmento sobreposto; e analisar as características de sinal predeterminadas para cada segmento sobreposto utilizando um classificador supervisionado treinado para reconhecer se o usuário está ativamente envolvido na atividade física durante o segmento sobreposto.
9. Método (700), de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato de que o classificador supervisionado inclui uma máquina de vetor de suporte, e em que analisar as características de sinal predeterminadas ainda inclui: treinar a máquina de vetor de suporte com dados coletados a partir de uma pluralidade de usuários durante intervalos de tempo em que os usuários estavam envolvidos em uma pluralidade de tipos de atividade física; gerar um conjunto de vetores de transformação e um vetor de peso representativo de um usuário envolvido em um tipo de atividade física; multiplicar as características de sinal predeterminadas pelo conjunto de vetores de transformação e vetor de peso para obter uma pluralidade de produtos de multiplicação; comparar os produtos de multiplicação a conjuntos de dados representativos de cada uma de uma pluralidade de atividades predeterminadas em que os conjuntos de dados foram predeterminados através de aprendizagem por máquina; e classificar segmentos sobrepostos como representativos de um tipo de atividade física.
10. Método (700), de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que o dispositivo de monitoramento de atividade física ainda inclui um agregador configurado para determinar um intervalo de tempo definido por uma pluralidade de segmentos sobrepostos classificados em que o usuário é susceptível de estar ativamente envolvido em uma atividade física.
11. Método (700), de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o número de repetições é determinado através de um método de contagem que inclui: contar um número de picos do sinal dimensionalmente reduzido; e emitir o número de picos.
12. Método (700), de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelo fato de que o método de contagem ainda inclui: determinar um conjunto de picos candidatos; filtrar os picos candidatos utilizando estimativas de período local; filtrar os picos candidatos utilizando estatística de amplitude; e emitir o número de picos.
13. Método (700), de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que o método de contagem ainda inclui: determinar um conjunto de vales candidatos; filtrar os vales candidatos utilizando estimativas de período local; filtrar os vales candidatos utilizando estatística de amplitude; contar um número de vales do sinal dimensionalmente reduzido; comparar o número de vales ao número de picos; e designar o maior dentre o número de vales e o número de picos como um número de repetições; e emitir o número de repetições.
14. Dispositivo de monitoramento de atividade física (102, 200), caracterizado pelo fato de que compreende: um subsistema de comunicação (250) configurado para receber a partir de um sistema de jogo uma indicação de uma ou mais atividades físicas a serem executadas como uma extensão de um jogo sendo jogado no sistema de jogo; um conjunto de sensores (210) incluindo um ou mais sensores (212, 214, 216, 218) configurados para medir atributos de atividade física de um usuário vestindo o dispositivo de monitoramento de atividade física (102, 200); um controlador (220) treinado com um processo de aprendizagem por máquina para: adquirir informação de sinal com o conjunto de sensores (210) que é representativa dos atributos de atividade física do usuário; dividir as informações de sinal em segmentos sobrepostos; identificar características de sinal predeterminadas para cada segmento sobreposto; analisar as características de sinal predeterminadas para cada segmento sobreposto usando um classificador supervisionado (230a, 230b) treinado para reconhecer se o usuário está ativamente engajado na atividade física durante o segmento sobreposto; determinar automaticamente intervalos de tempo em que o usuário está ativamente envolvido na atividade física com base nos atributos de atividade física; determinar o progresso do usuário em direção de conclusão da uma ou mais atividades físicas com base nos atributos de atividade física durante os intervalos de tempo em que o usuário está ativamente envolvido na atividade física; e um reportador (260) configurado para emitir para o sistema de dispositivo de jogo uma indicação do progresso do usuário em direção de conclusão da uma ou mais atividades físicas.
15. Dispositivo de monitoramento de atividade física, de acordo com a reivindicação 14, caracterizado pelo fato de que ainda compreende um classificador supervisionado (230a, 230b).
16. Dispositivo de monitoramento de atividade física, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado pelo fato de que o classificador supervisionado (230a, 230b) inclui uma máquina de vetor de suporte.
17. Dispositivo de monitoramento de atividade física, de acordo com a reivindicação 15, caracterizado pelo fato de que o classificador supervisionado (230a, 230b) utiliza uma árvore de decisão de aprendizagem por máquina.
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