A variety of techniques are used automate the collection and classification of workout data gathered by a wearable physiological monitor. The classification process is staged in order to correctly and efficiently characterize a workout type. Initially, a generalized workout event is detected using motion and heart rate data. Then a location of the monitor on a user is determined. An artificial intelligence engine can then be conditionally applied (if a workout is occurring and a suitable device location is detected) to identify the type of workout. In addition to improved speed and accuracy, a workout detection process implemented in this manner can be realized with a sufficiently small computational footprint for deployment on a wearable physiological monitor.La présente invention concerne diverses techniques utilisées pour automatiser la collecte et la classification de données de séance d'exercices physiques recueillies par un moniteur physiologique portable. Le procédé de classification est étagé afin de caractériser correctement et efficacement un type de séance d'exercices physiques. Initialement, un évènement de séance d'exercices physiques généralisé est détecté en utilisant les données de mouvement et de fréquence cardiaque. Ensuite un emplacement du moniteur sur un utilisateur est déterminée. Un moteur d'intelligence artificielle peut ensuite être appliqué de manière conditionnelle (si une séance d'exercices physiques se produit et qu'un emplacement approprié de dispositif est détecté) pour identifier le type de séance d'exercices physiques. En plus d'une vitesse et d'une précision améliorées, un procédé de détection de séance d'exercices physiques mis en œuvre de cette manière peut être réalisé avec une empreinte carbone informatique suffisamment petite pour le déploiement sur un moniteur physiologique portable.
