Detección de errores en la ejecución de una sentadilla con peso mediante visión artificial
27 páginas
- Autores:
-
Eskaff Diaz, Elías Ricardo
Trujillo Jaramillo, Sofía
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/3375
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/3375
- Palabra clave:
- Sentadilla con peso
Visión artificial
Modelado
Weighted squat
Artificial vision
Modeling
- Rights
- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021
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En el presente se expone una propuesta que busca recurrir a la visión artificial y modelos matemáticos, para analizar el movimiento de la sentadilla con peso con el fin de entregar una valoración que le permita saber a la persona si está realizando correctamente o no la acción. Esta propuesta compara modelos de personas que ejecutan el ejercicio de manera adecuada (entrenadores, fisiculturistas, fisiatras, …) con los modelos de las personas que desean conocer si lo están ejecutando de manera errónea, determinando así un porcentaje de cumplimiento de la forma correcta de realizar la acción, esto ayudara a evitar posibles lesiones y mejorar la motivación de las personas que hagan ejercicio y usen la aplicación.ABSTRACT: Nowadays many people when executing the weighted squat movement transpire in a mistake and are often not aware of it until some part of the body is bothering them or hurting them. The only solutions at the moment to this problem are tutorial videos and/or accompaniment from an expert, which are unavailability by either party and do not represent a technological approach. The current present set out a proposal that seeks to resort to artificial vision and mathematical models, to analyze the movement of the squat with weight in order to deliver an assessment that allows the person to know whether or not he is performing the action correctly. This proposal compares models of people who perform the exercise properly (trainers, bodybuilders, physiatrists, ...) with the models of people who want to know if they are executing it in the wrong way, thus determining a percentage of compliance of the correct way to perform the action, this will help avoid possible injuries and improve the motivation of people who exercise and use the application.PregradoIngeniero(a) de Sistemas y Computaciónapplication/pdfspaUniversidad EIAIngeniería de Sistemas y ComputaciónEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Detección de errores en la ejecución de una sentadilla con peso mediante visión artificialTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSentadilla con pesoVisión artificialModeladoWeighted squatArtificial visionModelingPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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