Sistema para estudo do perfil comportamental de praticantes de atividade física não supervisionada

O estudo da ciência de movimento tem melhorado a qualidade de vida e a compre-ensão do funcionamento do corpo humano. Todo movimento corporal produzido pelos múscu-los que resulte em gasto energético é classificado como atividade física. Estudos indicam que a prática regular de atividade física está associada com a redução do risco de doenças como dia-betes e cardiovasculares. No entanto, a avaliação dos impactos de diferentes tipos de atividades, especialmente as mais cotidianas, enfrenta desafios tecnológicos na coleta de dados. Métodos tradicionais, como questionários e observações individuais, são subjetivos e podem produzir resultados inconsistentes. Novos sistemas avaliativos, como os sensores de movimento, têm sido estudados para avaliação de postura e atividade física supervisionada. Objetivo: Analisar a viabilidade de investigação sobre a postura e perfil corporal das pessoas praticantes de ativida-de física não supervisionada, a partir do uso de sensores inerciais acoplados na perna e cintura. Métodos: Foi desenvolvido um protótipo vestível capaz de coletar dados de posição corporal. Para isso, foi utilizado o sensor MPU 6050, composto por um acelerômetro e um giroscópio, ambos de três eixos. As informações são armazenadas em um cartão MicroSD e a conexão entre os módulos é feita por um microcontrolador ESP32. A fim de avaliar a viabilidade do protótipo, foram coletados dados a partir do seu uso em um dos pesquisadores. Nesse sentido, a coleta foi feita em três blocos: posições fixas; alternando as posições; variações em pé. Em cada bloco houveram três experimentos, realizados em dias e locais diferentes. No primeiro bloco, o dispo-sitivo foi acoplado ao usuário e este permaneceu em quatro posições (sentado, em pé, deitado e andando) por cinco minutos, gerando 3600 amostras. No segundo bloco, cada experimento tinha uma sequência específica de posições a ser seguida, em que o usuário deveria perma-necer em cada posição por dois minutos. No último bloco, foram realizados experimentos na posição em pé e algumas variações, como ligeiras batidas de pé, para investigar as limitações do sistema. A classificação dos dados foi feita utilizando o algoritmo de Naive Bayes e um filtro de moda. Resultados: Após a realização dos experimentos, considerando o classificador em con-junto com o filtro de moda, o sistema alcançou uma taxa de acerto de 100% nos experimentos do primeiro bloco. No segundo bloco, os erros foram inferiores a 0,9% na etapa de classificação. Por fim, o terceiro bloco demonstrou que a estabilização dos sensores após alguma variação em pé, é um fator crucial para a classificação correta das amostras. Conclusão: A metodologia de análise e postura de movimento se mostrou satisfatória a partir dos resultados preliminares encontrados, o que indica ser uma técnica realizável para esse tipo de estudo e aplicação. Pla-nos futuros incluem testar o sistema em vários usuários e testes para detectar outros tipos de movimento corporal

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