Suchergebnisse - Eskofier, B.M.

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  1. 1

    xLength: predicting expected ski jump length shortly after take-off using deep learning (xLength: Vorhersage der erwarteten Skisprunglänge kurz nach dem Absprung durch Deep Learning)

    Link, J., Schwinn, L., Pulsmeyer, F., Kautz, T., Eskofier, B.M.
    Veröffentlicht in Sensors (2022)
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  2. 2

    From the laboratory to the field: IMU-based shot and pass detection in football training and game scenarios using deep learning (Vom Labor aufs Feld: IMU-basierte Schuss- und Pass-Erkennung in Fußballtrainings- und Spielszenarien mittels Deep Learning)

    Stoeve, M., Schuldhaus, D., Gamp, A., Zwick, C., Eskofier, B. M.
    Veröffentlicht in Sensors (2021)
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  3. 3

    Does the position of foot-mounted IMU sensors influence the accuracy of spatio-temporal parameters in endurance running? (Beeinflusst die Position der am Fuß montierten IMU-Sensoren die Genauigkeit der räumlich-zeitlichen Parameter beim Ausdauerlauf?)

    Zrenner, M., Küderle, A., Roth, N., Jensen, U., Dümler, B., Eskofier, B. M.
    Veröffentlicht in Sensors (2020)
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  4. 4

    Wearable trick classification in freestyle snowboarding (Tragbare Trickklassifizierung im Freestyle-Snowboarding)

    Groh, B. H., Fleckenstein, M., Eskofier, B. M.
    Veröffentlicht in IEEE Xplore (2016)
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  5. 5

    Wearable real-time skateboard trick visualization and its community perception (Tragbare Echtzeit-Skateboard-Trick-Visualisierung und ihre Wahrnehmung durch die Community)

    Groh, B. H., Flaschka, J., Wirth, M., Kautz, T., Fleckenstein, M., Eskofier, B. M.
    Veröffentlicht in IEEE Computer Graphics and Applications (2016)
    Artikel
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  6. 6

    Classification and visualization of skateboard tricks using wearable sensors (Klassifizierung und Visualisierung von Skateboard-Tricks mithilfe von Wearable-Sensoren)

    Groh, B. H., Fleckenstein, M., Kautz, T., Eskofier, B. M.
    Veröffentlicht in Pervasive and Mobile Computing (2017)
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  7. 7

    IMU-based trick classification in skateboarding (IMU-basierte Trick-Klassifizierung beim Skateboarding)

    Groh, B. H., Kautz, T., Schuldhaus, D., Eskofier, B. M.
    Kongressband, Tagungsbericht
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  8. 8

    Classification of Match Phases in Handball (Klassifikation der Spielphasen im Handball)

    Maurer, M. W., Kautz, T., Schlenzig, A., Hiemann, A., Zrenner, M., Eskofier, B. M.
    Artikel
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  9. 9

    Last length estimation in football (Letzte Längenabschätzung im Fussball)

    Stoeve, M., Eskofier, B. M.
    Artikel
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  10. 10

    Optimal control simulation predicts effects of midsole materials on energy cost of running (Optimale Kontroll-Simulation prognostiziert Auswirkungen von Zwischensohlenmaterialien auf die Energiekosten des Laufens)

    Dorschky, E., Krüger, D., Kurfess, N., Schlarb, H., Wartzack, S., Eskofier, B. M., van den Bogert, A. J.
    Artikel
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  11. 11

    Smart Racket - Echtzeitfeedbacksystem im Tischtennis

    Blank, P., Eskofier, B. M.
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  12. 12

    Unobtrusive and wearable landing momentum estimation in ski jumping with inertial-magnetic sensors (Unauffällige und tragbare Landeimpulsschätzung im Skispringen mit inertial-magnetischen Sensoren)

    Groh, B. H., Fritz, J., Deininger, M., Schwameder, H., Eskofier, B. M.
    Artikel
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  13. 13

    Sensor-based stroke detection and stroke type classification in table tennis (Sensorbasierte Schlagerkennung und Schlagtypklassifikation im Tischtennis)

    Blank, P., Hoßbach, J., Schuldhaus, D., Eskofier, B. M.
    Kongressband, Tagungsbericht
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  14. 14

    Ball impact localization on table tennis rackets using piezo-electric sensors (Lokalisierung des Ballauftreffpunkts auf dem Tischtennisschläger mit piezo-elektronischen Sensoren)

    Blank, P., Kautz, T., Kautz, B., Eskofier, B. M.
    Kongressband, Tagungsbericht
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  15. 15

    Ball speed and spin estimation in table tennis using a racket-mounted inertial sensor (Abschätzung des Ballgeschwindigkeit und des Ballspins im Tischtennis mit im Schläger montierten Inertialsensoren)

    Blank, P., Blank, B. H., Groh, B. M., Eskofier, B. M.
    Kongressband, Tagungsbericht
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  16. 16

    Activity recognition in beach volleyball using a deep convolutional neural network leveraging the potential of deep learning in sports (Aktivitätserkennung im Beachvolleyball unter Einsatz eines tiefen schraubenförmigen Netzwerks, das das Potential des tiefen Lernens im Sport deutlich macht)

    Kautz, T., Groh, B. H., Hannink, J., Jensen, U., Strubberg, H., Eskofier, B. M.
    Veröffentlicht in Data mining and knowledge discovery (2017)
    Artikel
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  17. 17

    Unobtrusive and energy-efficient swimming exercise tracking using on-node processing (Unauffälliges und energieeffizientes Schwimm-Tracking mit on-node-Verarbeitung)

    Jensen, U., Blank, P., Kugler, P., Eskofier, B. M.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2016)
    Forschungsergebnis
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  18. 18

    Automatisierte Wettkampfanalyse im Beachvolleyball auf Basis von Bilderkennung

    Link, D., Eskofier, B. M.
    Veröffentlicht in BISp-Jahrbuch Forschungsförderung 2014/15 (2015)
    Artikel
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  19. 19

    Simplified orientation determination in ski jumping using inertial sensor data (Vereinfachte Orientierungsbestimmung im Skispringen mit Inertialsensordaten)

    Groh, B. H., Weeger, N., Warschun, F., Eskofier, B. M.
    Veröffentlicht in Inertial Sensors and Systems 2014 (2014)
    Buch
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  20. 20

    Movement prediction in rowing using a Dynamic Time Warping based stroke detection (Bewegungsprognose im Rudern mittels dynamischer Zeitketten (Dynamic Time Warping) auf der Grundlage der Ruderschlagekennung)

    Groh, B. H., Reinfelder, S. J., Streicher, M. N., Taraben, A., Eskofier, B. M.
    Kongressband, Tagungsbericht
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