Fatigue Estimation in Football Athletes Using Smartwatch
Creators: name: Γεωργιάδης, Στέφανος Ευάγγελου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Κόπωση
Σήματα φορετών αισθητήρων
Μηχανική Μάθηση
Fatigue
Sensor Data
Machine Learning

description: This thesis investigates the application of wearable technology and machine learning algorithms to monitor and estimate fatigue levels in football players. The study addresses the critical need for effective fatigue management to enhance performance and prevent injuries in football, with a particular focus on amateur athletes who often lack access to sophisticated and costly tracking technologies. The research begins by exploring the physiological and psychological aspects of fatigue, highlighting its multifaceted nature and the impact on football performance. Through a comprehensive review of existing literature and related work, the study underscores the importance of accurate fatigue monitoring. Utilizing smartwatches and other wearable devices, physiological data such as heart rate variability and movement patterns were collected from participants during training sessions and matches. This data served as the foundation for developing machine learning models capable of predicting fatigue levels. Various regression and classification algorithms, including Random Forests and Logistic Regression, were tested to identify the most effective model for fatigue estimation. The results demonstrate that wearable technology, combined with advanced data analytics, can provide reliable insights into an athlete's fatigue state. The proposed solution offers a cost-effective and accessible tool for fatigue monitoring, particularly beneficial for amateur football teams. The study concludes with recommendations for future research to further enhance the accuracy and applicability of fatigue assessment models in sports science.
description: Η παρούσα διατριβή διερευνά την εφαρμογή της φορητής τεχνολογίας και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την παρακολούθηση και την εκτίμηση των επιπέδων κόπωσης σε ποδοσφαιριστές. Η μελέτη αντιμετωπίζει την κρίσιμη ανάγκη για αποτελεσματική διαχείριση της κόπωσης για την ενίσχυση της απόδοσης και την πρόληψη των τραυματισμών στο ποδόσφαιρο, με ιδιαίτερη έμφαση στους ερασιτέχνες αθλητές που συχνά δεν έχουν πρόσβαση σε εξελιγμένες και δαπανηρές τεχνολογίες παρακολούθησης. Η έρευνα ξεκινά με τη διερεύνηση των φυσιολογικών και ψυχολογικών πτυχών της κόπωσης, αναδεικνύοντας την πολύπλευρη φύση της και τον αντίκτυπο στην απόδοση στο ποδόσφαιρο. Μέσω μιας ολοκληρωμένης ανασκόπησης της υπάρχουσας βιβλιογραφίας και των σχετικών εργασιών, η μελέτη υπογραμμίζει τη σημασία της ακριβούς παρακολούθησης της κόπωσης. Χρησιμοποιώντας smartwatches και άλλες φορητές συσκευές, συλλέχθηκαν φυσιολογικά δεδομένα, όπως η μεταβλητότητα του καρδιακού ρυθμού και τα μοτίβα κίνησης, από τους συμμετέχοντες κατά τη διάρκεια προπονήσεων και αγώνων. Τα δεδομένα αυτά αποτέλεσαν τη βάση για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης ικανών να προβλέπουν τα επίπεδα κόπωσης. Δοκιμάστηκαν διάφοροι αλγόριθμοι παλινδρόμησης και ταξινόμησης, συμπεριλαμβανομένων των Random Forests και της λογιστικής παλινδρόμησης, προκειμένου να εντοπιστεί το πιο αποτελεσματικό μοντέλο για την εκτίμηση της κόπωσης. Τα αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι η φορητή τεχνολογία, σε συνδυασμό με προηγμένη ανάλυση δεδομένων, μπορεί να παρέχει αξιόπιστες πληροφορίες σχετικά με την κατάσταση κόπωσης ενός αθλητή. Η προτεινόμενη λύση προσφέρει ένα οικονομικά αποδοτικό και προσιτό εργαλείο για την παρακολούθηση της κόπωσης, ιδιαίτερα επωφελές για τις ερασιτεχνικές ομάδες ποδοσφαίρου. Η μελέτη ολοκληρώνεται με συστάσεις για μελλοντική έρευνα για την περαιτέρω ενίσχυση της ακρίβειας και της δυνατότητας εφαρμογής των μοντέλων αξιολόγησης της κόπωσης στην αθλητική επιστήμη.