SwissSki - Interaktive Skisprung-Trainingsanalyse

Maeder, Marcel and Mikes, Janic (2018) SwissSki - Interaktive Skisprung-Trainingsanalyse. Bachelor thesis, HSR Hochschule für Technik Rapperswil.

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Abstract

*Ausgangslage*
Swiss-Ski möchte ihre Skisprung-Trainings genauer auswerten. Sie haben dazu ein GPS-Messsystem in Auftrag gegeben, welches im Rahmen einer Bachelorarbeit der HSR Abteilung Elektrotechnik im Jahr 2017 umgesetzt wurde.

Die Daten, die mit der Lösung der Vorarbeit gesammelt werden, sollen nun für die Trainer und Athleten dargestellt werden können.

*Vorgehen und Technologien*
Im ersten Schritt wurden die Anforderungen aufgenommen und Lösungen evaluiert. Danach wurden die Lösungsbestandteile in einem agilen Prozess implementiert.

Das Frontend wurde als Angular Webapplikation umgesetzt. Das Backend wurde mit Django realisiert. Dieses dient als API-Schnittstelle. Die API wurde gemäss dem OpenAPI Standard mit Swagger.io dokumentiert.

Das Design des Frontends folgt den Regeln von Material Design, welches häufig bei Android Geräten anzutreffen ist.

Die Darstellung einer Sprungtrajektorie wird dreidimensional mit Three.js und zweidimensional mit Chart.js umgesetzt.

*Ergebnis*
Im Rahmen der Bachelorarbeit ist eine Plattform entstanden, welche für die Trainer und Athleten von Swiss-Ski auf ihrem Server produktiv verfügbar ist.

Es lassen sich Trainings, Athleten, Trainer und Sprünge verwalten und anzeigen. Das Dashboard ermöglicht es, den Sprung gleichzeitig in einem 2D Graph, einem 3D Graph und mit einer Videoaufnahme zu verfolgen. Ausserdem können mehrere Sprünge miteinander verglichen werden.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: Area of Application > Computing & Sport
Area of Application > Web based
Area of Application > Multimedia > Video
Area of Application > Sports
Technologies > Databases > PostgreSQL
Technologies > Operating Systems > Android
Technologies > Communication > GPS (Global Positioning System)
Technologies > Protocols > REST
Divisions: Bachelor of Science FHO in Informatik > Bachelor Thesis
Depositing User: OST Deposit User
Contributors:
Contribution
Name
Email
Thesis advisor
Stolze, Markus
UNSPECIFIED
Date Deposited: 31 Jan 2019 11:47
Last Modified: 31 Jan 2019 11:47
URI: https://eprints.ost.ch/id/eprint/683

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