Colepp: uma ferramenta multiplataforma para coleta de dados de dispositivos vestiveis
Vinicius Moraes de Jesus, Andre Georghton Cardoso Pacheco
TL;DR
Este trabalho aborda a carência de dados wearables controlados para treinar modelos de HAR e estimativa de FC, destacando limitações de datasets públicos e privados. Propõe Colepp, uma ferramenta multiplataforma de código aberto que coleta sinais vitais (ECG/PPG) e de movimento (acelerômetro, giroscópio) de Polar H10 e Wear OS, centralizando no smartphone e exportando CSV. Um protocolo de sincronização baseado em mensagens assíncronas utiliza a expressão $offset = t_1 - t_2 - ((t_3 - t_1)/2)$ para alinhar os timestamps entre dispositivos. Resultados de caso de uso demonstram que as séries de FC seguem as transições de atividade com boa sincronização, validando a utilidade da ferramenta para gerar datasets reais e personalizáveis, apesar de ocorrências de zeros quando o PPG apresenta baixa qualidade.
Abstract
The widespread adoption of wearable devices such as smartwatches and fitness trackers has fueled the demand for reliable physiological and movement data collection tools. However, challenges such as limited access to large, high-quality public datasets and a lack of control over data collection conditions hinder the development of robust algorithms. This work presents Colepp, an open-source, cross-platform tool designed to collect and synchronize data from multiple wearable devices, including heart rate (via ECG and PPG) and motion signals (accelerometer and gyroscope). The system integrates a smartphone as a central hub, receiving data from a Polar H10 chest strap and a Wear OS smartwatch, and exporting synchronized datasets in CSV format. Through a custom synchronization protocol and user-friendly interface, Colepp facilitates the generation of customizable, real-world datasets suitable for applications such as human activity recognition and heart rate estimation. A use case shows the effectiveness of the tool in producing consistent and synchronized signals.
