Projekt 003
Gangart Erkennung
Gangart Erkennung ist ein Android-Projekt zur groben Bewegungsanalyse mit Smartphone-Sensoren. Ziel ist nicht ein schwerer Machine-Learning-Stack, sondern ein nachvollziehbarer Demonstrator, der Bewegung lokal auf dem Gerät einordnet und in verständliche Zustände übersetzt.
Detaillierte Beschreibung
Die App nutzt den Beschleunigungssensor des Smartphones und verdichtet die erfassten Rohwerte zu einer einfachen Bewegungsintensität. Diese Intensität wird in Echtzeit interpretiert und groben Zuständen wie Gehen, Laufen oder Sprinten zugeordnet. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Verständlichkeit, schneller Reaktion und einem kompakten Prototypencharakter.
Funktionen im Detail
- Sensorbasierte Erkennung: Die App greift auf den Beschleunigungssensor des Geräts zu.
- Lokale Auswertung: Die Bewegung wird direkt auf dem Smartphone verarbeitet.
- Echtzeit-Klassifikation: Zustände werden ohne langen Umweg laufend aktualisiert.
- Mehrere Bewegungsstufen: Zielzustände sind Gehen, Laufen und Sprinten.
- Prototypischer Fokus: Die App demonstriert die Grundidee sauber und nachvollziehbar statt unnötig kompliziert zu werden.
Projektstatus
Funktionaler Prototyp mit geplanter späterer Store-Verteilung.
Der aktuelle Stand dient als gut verständlicher Demonstrator für mobile Sensorik.
Screenshot
Aktuelle Projektvorschau zur sensorbasierten Gangart-Erkennung.