OMM TECHtalks #1 www.tech-talks.eu

1. OMM Solutions
TECHtalk #1
www.omm-solutions.de
30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 1
www.tech-talks.eu

2. Einmal im Monat ist TECHtalk Zeit! First come first served!
< OMM Solutions GmbH > 2

3. Talk: Building an intelligent Pullup-Classifier
Speaker: Olaf Horstmann
3< OMM Solutions GmbH >

4. 30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 4

5. • should COUNT the pullups
• should detect WHO
• should classify the QUALITY
The Goal
30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 5

6. Image from: http://www.instructables.com/id/Pull-Up-Counter/
Existing solutions
30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 6

7. 30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 7

8. ✓ COUNT
× WHO
× QUALITY
Can we use it?
30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 8

9. The Pressure-Sensor
Iteration #1
30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 9

10. Let‘s try it!
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11. OKAY…
30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 11

12. The Ultrasonic-Sensor
Iteration #2
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13. 30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 13

14. 30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 14

15. • Only works on perpendicular angles (+/-15°)
• Only works on „flat“ surfaces (hair or clothes = bad)
• You can hear it when it is quiet
BUT…
30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 15

16. An optical sensor
Iteration #3
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17. 30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 17

18. 30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 18

19. Success
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20. • Cost more than the other sensors
• Inaccurate/slow > 2m
• Might not work very well in direct sunlight (did not test)
Any Drawbacks?
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21. • Collected data from different people
• Prepate the data
• Implement an AI to classify the data
Now what?
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22. Collecting/Comparing Data
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23. • Algorithm to detect individual pullups (=> count)
• Label each data-set manually (=> who & quality)
Data-Preparation
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24. Data-Preparation
30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 24

25. • Throw in the raw data (~200 pullups)
• Train it
• See what happens
• => accuracy ~60%
With Tensorflow
AI Iteration #1
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26. • More data (a lot more!)
• Adjust the network (not really better)
• Use meta-data instead of raw data
How can we improve this?
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27. • Using ~15 different meta-data-points
• => accuracy ~85%
AI Iteration #2
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28. • Normalize data (high values are bad!)
• …and more data!
…but there‘s still room for improvements
It‘s Okay…
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29. • Normalized data
• => accuracy at +90%
AI Iteration #3
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30. „The Product“
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31. • Data preparation is probably the most important step
• Visualizing the data helps analyzing it
• Less data can be compensated by transforming the data first
• Having more classes can help with the accuracy of the whole model
• More data is always better
Learnings
30.03.2017 < OMM Solutions GmbH > 31

32. Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!
32< OMM Solutions GmbH >

33. Ihr persönlicher Ansprechpartner
Fragen oder Interesse?
< OMM Solutions GmbH > 33
Olaf Horstmann
Technology & Innovation
OMM Solutions GmbH
Vor dem Lauch 4
70567 Stuttgart
Germany
oh@omm-solutions.de
+49 (0)711 75 86 46 04

34. 34< OMM Solutions GmbH >
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OMM Solutions GmbH
Vor dem Lauch 4
70567 Stuttgart
Geschäftsführer
Martin Allmendinger
Malte Horstmann
Olaf Horstmann
Kontakt
Telefon: +49 711 6747 051-0
E-Mail: info@omm-solutions.de
Umsatzsteuer-ID: DE295716572
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