Pardo Beainy, Camilo ErnestoSilva Amado, Hamilton stheven2024-10-032024-10-032024-10-02Silva Amado, H. S. (2024). Sistema de visión artificial para la identificación de ejecución de ejercicios físicos [Trabajo de pregrado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.http://hdl.handle.net/11634/58129El 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.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.text/htmlspaAtribución-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/co/Computer visionExercise detectionPose estimationPhysical trainingInjury preventionNeural networksGymTrabajo de gradoAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Visión artificialDetección de ejerciciosEstimación de poseEntrenamiento físicoPrevención de lesionesRedes neuronalesGimnasioreponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co