Sistema de visión artificial para la identificación de ejecución de ejercicios físicos

El presente proyecto desarrolla un sistema de visión artificial para la detección y análisis de la ejecución de ejercicios en entornos de gimnasio. El sistema utiliza modelos de redes neuronales convolucionales, específicamente el modelo MediaPipe de Google, para reconocer poses humanas y proporcion...

Full description

Autores:
Silva Amado, Hamilton stheven
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/58129
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/58129
Palabra clave:
Computer vision
Exercise detection
Pose estimation
Physical training
Injury prevention
Neural networks
Gym
Visión artificial
Detección de ejercicios
Estimación de pose
Entrenamiento físico
Prevención de lesiones
Redes neuronales
Gimnasio
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description El presente proyecto desarrolla un sistema de visión artificial para la detección y análisis de la ejecución de ejercicios en entornos de gimnasio. El sistema utiliza modelos de redes neuronales convolucionales, específicamente el modelo MediaPipe de Google, para reconocer poses humanas y proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre la técnica de ejercicios como sentadillas, peso muerto, pull-ups, entre otros. La investigación aborda la recolección y preprocesamiento de datos mediante la grabación de videos en distintos escenarios, seguido de la implementación del modelo de visión artificial. Se evaluó la precisión del sistema en la identificación de posturas y en la estimación de ángulos clave de las articulaciones para mejorar la ejecución de los ejercicios y prevenir lesiones. Los resultados obtenidos muestran la efectividad del sistema para detectar correctamente la técnica de ejecución en tiempo real, permitiendo su aplicación en gimnasios para ofrecer una supervisión personalizada y accesible.
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La investigación aborda la recolección y preprocesamiento de datos mediante la grabación de videos en distintos escenarios, seguido de la implementación del modelo de visión artificial. Se evaluó la precisión del sistema en la identificación de posturas y en la estimación de ángulos clave de las articulaciones para mejorar la ejecución de los ejercicios y prevenir lesiones. Los resultados obtenidos muestran la efectividad del sistema para detectar correctamente la técnica de ejecución en tiempo real, permitiendo su aplicación en gimnasios para ofrecer una supervisión personalizada y accesible.This project develops a computer vision system for detecting and analyzing exercise execution in gym environments. The system utilizes convolutional neural network models, specifically Google's MediaPipe model, to recognize human poses and provide real-time feedback on exercise techniques, such as squats, deadlifts, pull-ups, among others. The research involves data collection and preprocessing through video recording in various scenarios, followed by the implementation of the computer vision model. The system's accuracy in identifying postures and estimating key joint angles was evaluated to improve exercise performance and prevent injuries. The results show the system's effectiveness in correctly detecting exercise techniques in real-time, making it suitable for gym applications to offer personalized and accessible supervision.Ingeniero ElectronicoPregradotext/htmlspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería ElectrónicaAtribución-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sistema de visión artificial para la identificación de ejecución de ejercicios físicosComputer visionExercise detectionPose estimationPhysical trainingInjury preventionNeural networksGymVisión artificialDetección de ejerciciosEstimación de poseEntrenamiento físicoPrevención de lesionesRedes neuronalesGimnasioTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA TunjaArtificial Intelligence A Modern Approach (3rd Edition).pdf ( PDFDrive ).pdf. (s. f.). Recuperado 28 de agosto de 2023, de https://scholar.alaqsa.edu.ps/9195/1/Artificial%20Intelligence%20A%20Modern%20Approach%20%283rd%20Edition%29.pdf%20%28%20PDFDrive%20%29.pdfBoesch, G. (2023, noviembre 10). Computer Vision in Sports—Use Cases in 2024. Viso.Ai. https://viso.ai/applications/visual-ai-in-sports/Chu, Y.-J., Su, J.-W., Hsiao, K.-W., Lien, C.-Y., Fan, S.-H., Hu, M.-C., Lee, R.-R., Yao, C.-Y., & Chu, H.-K. (2022). Sports Field Registration via Keypoints-aware Label Condition. 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 3522-3529. https://doi.org/10.1109/CVPRW56347.2022.00396Computer vision in sports: Applications and challenges | SuperAnnotate. (2023). https://www.superannotate.com/blog/computer-vision-in-sportsEconomía del deporte | ¿Qué es y cómo afecta a la gestión? | EAE. (2020). https://www.eae.es/actualidad/noticias/economia-del-deporte-que-es-y-como-afecta-la-gestionGonzaga Aguilar, M. A., Bravo Navarro, W. H., & Romero Frómeta, E. (2022). Metodología de enseñanza de ejercicios de musculación en los gimnasios de Loja. Dominio de las Ciencias, 8(3), 123.Gural, M. B., Dan. (2024, enero 16). How Computer Vision Is Changing Sports. Voxel51. https://voxel51.com/blog/how-computer-vision-is-changing-sports/Jaiswal, A., Chauhan, G., & Srivastava, N. (2023). Using Learnable Physics for Real-Time Exercise Form Recommendations. Proceedings of the 17th ACM Conference on Recommender Systems, 688-695. https://doi.org/10.1145/3604915.3608816Leiva, A. M., Martínez, M. A., Cristi-Montero, C., Salas, C., Ramírez-Campillo, R., Díaz Martínez, X., Aguilar-Farías, N., & Celis-Morales, C. (2017). El sedentarismo se asocia a un incremento de factores de riesgo cardiovascular y metabólicos independiente de los niveles de actividad física. Revista médica de Chile, 145(4), 458-467. https://doi.org/10.4067/S0034-98872017000400006Luzniak, K. (2022, junio 2). Computer Vision in Sports & Fitness – Examples. 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