Google Research : estimer les métriques de marche avancées avec les smartwatches

Google Research a développé un modèle deep learning multi-têtes basé sur une architecture TCN qui estime directement l'ensemble des métriques spatio-temporelles de marche à partir d'une Pixel Watch portée au poignet, avec une fréquence d'échantillonnage de 50 Hz. Validé sur 246 participants et environ 70 000 segments de marche, le modèle atteint une validité élevée (Pearson r > 0,80) et une excellente fiabilité (ICC > 0,80) pour la vitesse de marche, la longueur de pas, le temps de balancement et le temps d'appui, avec des performances comparables aux estimations par smartphone.