---
title: "ExerSense: Exercise Recognition and Counting Using Inertial Measurement Units"
title_ru: "ExerSense: Распознавание и подсчёт упражнений с IMU-датчиками"
authors: [Ishii, Miyazaki, Okita, Aoki]
year: 2021
venue: "Sensors (MDPI)"
venue_tier: "Q2"
doi: "10.3390/s21103312"
tags: [imu, exercise_recognition, rep_counting, wearable, accelerometer, gyroscope, fitness]
relevance_to_smartrep: 3
direction: "🅰"
---

# ExerSense: IMU-based распознавание упражнений и подсчёт повторений

## TL;DR (≤3 предложения)

ExerSense использует IMU (акселерометр + гироскоп) на запястье и бедре для распознавания вида упражнения (20 классов) и подсчёта повторений в реальном времени. CNN+LSTM на временных рядах IMU сигналов. Для SmartRep: IMU-based подход — альтернативный сенсорный модальность, показывает точность распознавания и rep counting без видео.

## Проблема

Видеокамера не всегда доступна (в зале нет разрешения на съёмку, окклюзии). Нужна video-free альтернатива для распознавания упражнений и подсчёта повторений с носимых датчиков.

## Гипотеза / вклад

- **IMU multi-modal:** акселерометр + гироскоп с запястья и бедра.
- **Exercise recognition:** CNN классификатор на IMU сигналах → тип упражнения.
- **Rep counting:** peak detection в temporal IMU signal.
- **20 упражнений:** squat, deadlift, bench press, pull-up и т.д.

## Метод

Input: IMU time series $x \in \mathbb{R}^{T \times 12}$ (6 осей × 2 сенсора).

Segmentation: скользящее окно 2 секунды, шаг 0.5 секунды.

Model: CNN (temporal conv) → LSTM → softmax → exercise class.

Rep counting: пики IMU acceleration magnitude → количество повторений.

Quality (limited): отклонение пиковой амплитуды от эталонного профиля.

## Датасеты

| Метрика | ExerSense | Baseline SVM |
|---|---|---|
| Exercise recognition acc. | 94.3% | 82.1% |
| Rep counting MAE | 0.8 reps | 1.4 reps |

## Сравнение с SOTA

IMU-based упражнения recognition: сопоставимо с лучшими системами. Уступает video-based по richness информации о технике.

## Ограничения / слабости

- IMU не даёт информацию о позе тела — только движение запястья/бедра.
- Нет feedback о технике (только recognition + counting).
- Требует носимого датчика — пользовательский барьер.
- Переобучение на конкретных пользователях (inter-subject variability высокая).

## Релевантность SmartRep

- **Альтернативная модальность 🅰:** IMU — fallback когда камера недоступна. SmartRep может иметь IMU mode для basic rep counting через watch/phone IMU.
- **Rep counting baseline:** ExerSense rep counting (MAE 0.8) — benchmark для нашего video-based rep counting.
- **Multi-modal fusion:** IMU + видео fusion — потенциальное расширение SmartRep для более robust system.
- **20 упражнений классификатор:** как сравнение — наш video-based classifier должен превосходить IMU-based по accuracy.

## Gap для нас

IMU-only не даёт технику. **Ниша SmartRep:** Video-primary + IMU-secondary — смартфон камера как primary source + встроенный IMU для rep counting sync. ExerSense служит нижним bound по rep counting; наш video-based должен достигать аналогичной точности.

## Код / данные

- Данные: MDPI Sensors supplementary (частично)

## Цитата (BibTeX)

```bibtex
@article{ishii2021exersense,
  title={ExerSense: Exercise Recognition and Counting Using Inertial Measurement Units},
  author={Ishii, Satoshi and Miyazaki, Ryosuke and Okita, Yuko and Aoki, Tomokazu},
  journal={Sensors},
  volume={21},
  number={10},
  pages={3312},
  year={2021},
  publisher={MDPI}
}
```
