Pocketphysio : sistema de lesiones mediante el uso de de visión artificial
Abstract
Mediante el uso de la visión artificial (computer vision), la realidad aumentada y algoritmos automatizados, se ha desarrollado un sistema que tiene como objetivo evitar lesiones en deportistas que no tengan acceso a un fisioterapeuta, ya sea por motivos económicos o de otros tipos. Gracias a un diagnóstico virtual, así como un seguimiento personalizado, cualquier deportista puede obtener todos los beneficios de un fisioterapeuta deportivo sin ningún tipo de coste, todo desde una aplicación al alcance del bolsillo. Se han desarrollado dos aplicativos móvil. El primero de ellos ha sido desarrollado usando el lenguaje de programación Swift en el entorno nativo de Apple. Este primer aplicativo corresponde a la parte del sistema que se encarga de obtener la información del entorno (RGBD) y extraer la posición de las articulaciones del usuario, así como servirlas por pantalla en tiempo real. Además, mediante el uso de un algoritmo basado en valores límite, es capaz de predecir la posibilidad de lesionarse si la técnica de un ejercicio (como puede ser una sentadilla) es incorrecta. El segundo aplicativo ha sido desarrollado con React Native y tiene como función recibir los datos de lesión del primer aplicativo y generar un plan de entrenamiento para paliar las debilidades musculares que puedan estar causando el peligro de lesión. Asimismo, el usuario podrá usar este aplicativo para introducir los ejercicios realizados y la ingesta de comida con el objetivo de realizar un seguimiento. Por úlitmo, con el uso de Spoonacular API, el usuario podrá encontrar recetas y sus valores nutricionales. Through the use of computer vision, augmented reality and automated algorithms, a system has been developed that aims to prevent injuries in athletes who do not have access to a physiotherapist, either for economic or other reasons. Thanks to a virtual diagnosis, as well as a personalized follow-up, any athlete can obtain all the benefits of a sports physiotherapist at no cost, all from an application within reach of the pocket. Two mobile applications have been developed. The first one has been developed using the Swift programming language in the native Apple environment. This first application corresponds to the part of the system that is responsible for obtaining information from the environment (RGBD) and extracting the position of the user's joints, as well as serving them on screen in real time. In addition, by using an algorithm based on limit values, it is able to predict the possibility of injury if the technique of an exercise (such as a squat) is incorrect. The second application has been developed with React Native and its function is to receive the injury data from the first application and generate a training plan to alleviate the muscular weaknesses that may be causing the danger of injury. The user can also use this application to enter the exercises performed and the food intake for monitoring purposes. Finally, with the use of Spoonacular API, the user will be able to find recipes and their nutritional values.
Trabajo Fin de Grado
Pocketphysio : sistema de lesiones mediante el uso de de visión artificialTitulación / Programa
Grado en Ingeniería en Tecnologías de TelecomunicaciónMaterias/ UNESCO
12 Matemáticas1203 Ciencias de los ordenadores
120317 Informática
Materias/ categorías / ODS
KTT (GITT)Palabras Clave
Visión artificial, Realidad aumentada, Fisioterapia, Prevención de lesiones, Deportistas, Algoritmo, automatización, Aplicación móvilComputer vision, Augmented reality, Physiotherapy, Injury prevention, Athletes, Algorithm, Automation, Mobile application