概要
慣性センサと人工知能による一緒に研究をしていた長岡技術科学大学の大学院生とともに開発しました。本システムは、慣性センサデータから、ランダムフォレスト法により泳法（バタフライ、背泳ぎなど）を自動判別し、深層学習とランダムフォレスト法により競泳を1動作ごと（一回一回のストローク動作、ターン動作）に分解、個別動作のパフォーマンスを定量化する機能があります。
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Memo
本システムは、「ディープラーニングを活用した単一の慣性センサによる競泳パフォーマンスの定量化手法日本学術振興会: 科学研究費助成事業 若手研究(B) 研究期間: 2017年4月 – 2019年3月 代表者: 大前佑斗」の支援を受けて開発されました。ご支援ありがとうございました。