Stay In Motion

Présentation du Projet Presentation of the Project

Stay In Motion est un projet qui tient son origine d’un problème d’enjeu majeur : le manque d’activité physique chez une partie de la jeune population. En effet, selon l’ANSES, deux tiers des jeunes de 11-17 ans présentent un risque sanitaire associé à la sédentarité et à l’inactivité physique. C’est une problématique qui tend à se détériorer d’année en année. Parallèlement à cette baisse de la pratique du sport, l’utilisation du numérique ne cesse de croître. De plus, ces dernières années, on peut observer un attrait tout particulier pour l’intelligence artificielle qui est désormais utilisée dans beaucoup de nos objets numériques du quotidien. Ainsi, le fait d’imaginer une application où l’utilisateur pourrait effectuer des séances de sport, en lien avec un environnement virtuel, et qui utilise un système d’intelligence artificielle renforçant l’interaction en temps réel, pourrait être considéré comme attrayant pour un jeune public et pourrait ainsi leur donner goût à l’effort physique. Stay In Motion is a project that originated from a major issue: The lack of physical activity among a portion of the young population. Indeed, according to ANSES, two thirds of young people aged 11-17 years present a health risk associated with a sedentary lifestyle and physical inactivity. This is a problem which tends to deteriorate year after year. At the same time as the practice of sport is decreasing the use of digital technology continues to grow. In addition, in recent years we can observe a particular attraction for artificial intelligence which is now used in many of our everyday digital objects. Thus, imagining an application where the user could perform sports sessions in connection with a virtual environment, and which uses an artificial intelligence system reinforcing the interaction in real time, could be considered as attractive for a young public and could thus give them a taste for physical effort.

Un programme de remise en forme A fitness program

Utilisant la capture de mouvement Using motion capture

Et un moteur de reconnaissance de geste And a gesture recognition engine

Contexte

L’application que nous cherchons à développer s’inscrit dans un cadre précis. En 2018/2019 a été réalisé le projet “DERG3D” qui est une application servant de démonstrateur au moteur de reconnaissance de geste de Yacine Boulahia. S’en est suivi le projet “R3G” en 2020/2021, qui est une suite logicielle plus complète proposant des outils de visualisation plus avancés, ainsi qu’un démonstrateur adapté au nouveau moteur de reconnaissance de gestes. L’année dernière, en 2021/2022, s’est formé le projet “MOP” qui est une preuve de concept de l’application visant à lutter contre le manque d’activité physique chez une partie de la jeune population. Nous avons alors deux objectifs :

  • Développer la preuve de concept “MOP” à l’état d’application : “SIM” ;
  • À partir d’une brique logicielle de R3G, créer un démonstrateur destiné à la recherche.

Fonctionnement Operation

Le squelette de l’utilisateur, ses articulations et ses différents mouvements sont capturés en temps réel grâce à la Kinect Azure, le modèle le plus récent de Kinect.
Les mouvements de l'utilisateur sont évalués en direct, et des feedbacks lui sont donnés sur son exécution des exercices. Pour cela, nous récupérons le squelette de l'utilisateur créer par la Kinect et effectuons des calculs d'angle ou de distance. Afin d'améliorer la reconnaissance des gestes et afin de pouvoir donner des feedbacks plus précis, l'idée a terme est d'utiliser un moteur de reconnaissance de geste.
The user's skeleton, joints and various movements are captured in real time using the Kinect Azure, the latest model of Kinect.
The user's movements are evaluated live, and feedback is given on his execution of the exercises. For this, we retrieve the user's skeleton created by the Kinect and perform angle or distance calculations. In order to improve gesture recognition and to be able to give more precise feedbacks, the idea is to use a gesture recognition engine.

Moteur de reconnaissance

Afin d'intégrer un moteur de reconnaissance de geste, en parralèle de notre application, nous avons développé un démonstrateur pour la recherche. Ce démonstrateur permet de visualiser en temps réel le taux de certitude entre chaque classe de mouvement de la base de mouvement. In order to integrate a gesture recognition engine, in parallel to our application, we have developed a developed a demonstrator for research. This demonstrator allows to visualize in real time the the certainty rate between each class of movement in the movement database.

L'équipe

Nous sommes 3 étudiants en 4ème année du département informatique de l'INSA Rennes. Nos encadrants sur ce projet sont Eric Anquetil (professeur à l'INSA et chercheur à l'IRISA), William Mocaër (doctorant à l'IRISA) et Richard Kulpa (maître de conférence à Rennes 2 et chercheur à l'IRISA). We are 3 students in the 4th year of the computer science department of INSA Rennes. Our supervisors on this project are Eric Anquetil (professor at INSA and researcher at IRISA), William Mocaër (PhD student at IRISA) and Richard Kulpa (lecturer at Rennes 2 and researcher at IRISA).


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