Diseño de un framework para la extracción y análisis de puntos clave basado en Deep Learning para la mejora de la técnica empleada en actividades físicas

Abstract

Las ramas del Deep Learning y Pose Detection se están desarrollando con rapidez, pero a pesar de esto su aprovechamiento es muy complejo. Para facilitar su uso, se ha desarrollado una aplicación que permite la detección y análisis de la técnica realizada por el usuario durante la ejecución de diferentes actividades físicas.

El sistema desarrollado consta de tres bloques o partes fundamentales. En primer lugar, las actividades físicas deben ser procesadas por un modelo de detección de pose. Una vez se obtiene la información relativa a la pose del usuario, se procede al análisis de esta mediante la aplicación de un sistema de reglas, el cual varía en función del tipo de actividad que se realiza. Este sistema realiza la detección de los posibles errores que se puedan estar realizando durante la actividad y dichos resultados se sintetizan en información útil que el usuario puede emplear para llevar a cabo la mejora en la técnica del ejercicio físico que se ha analizado.

A partir de la creación de un dataset y la evaluación del sistema sobre este conjunto de datos, se han obtenido resultados satisfactorios que muestran el gran potencial que posee la detección de poses en el ámbito del deporte.

The Deep Learning and Pose Detection branches are rapidly evolving, but despite this progress, their utilization is quite complex. To facilitate their use, an application has been developed that allows the detection and analysis of the technique performed by the user during the execution of different physical activities.

The developed system consists of three fundamental blocks or parts. First, the physical activities must be processed by a pose detection model. Once the information regarding the user's pose is obtained, it is analyzed through the application of a system of rules, which varies depending on the type of activity performed. This system performs the detection of possible errors that may be made during the activity and these results are synthesized into useful information that the user can use to carry out an improvement in the physical exercise technique that has been analyzed.

From the creation of a dataset and the evaluation of the system on this set of data, satisfactory results have been obtained that show the great potential of the detection of poses in the field of sport.