Slagdetectie bij het schaatsen
Slagdetectie bij het schaatsen
Samenvatting
Uit onderzoek is gebleken dat de verschillende snelheden bij topschaatsers vooral tot stand komen door het aanpassen van de slagfrequentie. Men is geïnteresseerd in de slagfrequentie bij het starten en het verschil in slagfrequentie tussen de bochten en de rechte stukken evenals de relatie tussen de slagfrequentie en de rondetijden. De Vrije Universiteit Amsterdam is begonnen met het detecteren van schaatsslagen aan de hand van sensoren op de schaats. De mogelijkheden van het programma waren beperkt. Aan de hand van de vraag uit de schaatssport en de beperkingen van het programma was de volgende onderzoeksvraag opgesteld: Is het mogelijk om op basis van data uit gyroscopen of accelerometers een algoritme te schrijven dat zelfstandig schaatsslagen kan detecteren op het rechte stuk, in de bocht en tijdens het starten?
Het algoritme moet 98% van de slagen detecteren en slagen in de bochten en op de rechte stukken
scheiden. Er zijn in totaal vier algoritmes geschreven. Twee voor starts en twee voor het rijden van rondes.
Beide hebben een versie gebaseerd op een rompsensor en een versie gebaseerd op schaatssensoren.
Alle algoritmes zijn gebaseerd op piekdetectie en berekenen slagtijd, slagfrequentie en het aantal
slagen. De algoritmes voor de rondes berekenen tevens de rondetijden. De algoritmes zijn geïmplementeerd in een GUI. De vier algoritmes zijn eerst getest op een skeelerbaan. De algoritmes voor de rondes zijn later ook nog getest op een ijsbaan. De slagtijden en het aantal slagen zijn vergeleken met resultaten uit
videoanalyse. De rondetijden zijn vergeleken met een stopwatch.
Voor de slagtijden is een correlatie berekend tussen de algoritmes en high-speed video en er zijn regressievergelijkingen opgesteld. Er zijn Bland-Altman plots gemaakt om de resultaten van de
correlaties en de regressievergelijkingen te controleren. Beide versies van het algoritme voor de rondes scoorden bij de skeelertest lager dan de gewenste 98%. De algoritmes, geschreven voor rondes, vertoonden lage correlaties met de high-speed video. De algoritmes, geschreven voor starts, vertoonden hoge correlaties met de high-speed video. De procentuele deviaties uit de Bland-Altman plots toonden aan dat de hoge correlaties onterecht zijn. De slagtijden van de algoritmes moeten nog een keer gevalideerd worden met schaatsmetingen om een betere conclusie te kunnen trekken.
Bij de schaatstest behaalde de rompsensor 99% en de schaatssensoren 96,3 %. Het percentage van
de schaatssensoren zal zeer waarschijnlijk hoger worden als er een correctie wordt geschreven voor
de overgang van het rechte stuk naar de bocht.
Organisatie | De Haagse Hogeschool |
Opleiding | GVS Bewegingstechnologie |
Afdeling | Faculteit Gezondheid, Voeding & Sport |
Jaar | 2015 |
Type | Bachelor |
Taal | Nederlands |