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dc.contributor.advisorHernández Beleño, Rubén Darío / Director
dc.contributor.authorMesa Calderón, Juan Camilo
dc.contributor.authorBohórquez Mahecha, Michael
dc.contributor.authorSanmiguel Ordoñez, Simón Alejandro
dc.date.accessioned2026-07-17T20:56:40Z
dc.date.available2026-07-17T20:56:40Z
dc.date.issued2026-07-17
dc.identifier.urihttp://repository.unipiloto.edu.co/handle/20.500.12277/14742
dc.description.abstractLas lesiones musculoesqueléticas derivadas de la ejecución incorrecta de ejercicios de fuerza constituyen un problema de salud pública relevante, agravado por la escasa supervisión profesional disponible para la mayoría de los practicantes de gimnasio. Errores técnicos recurrentes generan cargas articulares inapropiadas que, con el tiempo, derivan en lesiones crónicas. RIZE surge como respuesta tecnológica a esta problemática, una aplicación móvil para Android que, utilizando únicamente la cámara del teléfono inteligente, proporciona retroalimentación biomecánica en tiempo real durante la ejecución de tres ejercicios multiarticulares, sin requerir hardware especializado ni conexión a internet. El sistema integra el modelo de estimación de pose MediaPipe Pose Landmarker para detectar 33 landmarks corporales en coordenadas tridimensionales a aproximadamente 30 fotogramas por segundo en dispositivos de gama media. A lo largo del desarrollo del documento se explica a detalle cómo está construido y modulado el sistema para el cálculo de ángulos articulares, velocidades angulares y métricas de variabilidad, con el fin de ser usados en la comparación de umbrales derivados de una revisión sistemática de literatura científica especializada. El sistema emite alertas jerarquizadas para alertar al usuario y suplir los objetivos del aplicativo. Finalmente, se hace la validación del sistema mediante un protocolo experimental con una muestra de usuarios de distintos niveles de experiencia en entrenamiento de fuerza, evaluados simultáneamente por RIZE y por expertos independientes en ciencias del deporte. Los resultados fueron analizados estadísticamente para determinar la concordancia entre las detecciones automatizadas y las evaluaciones humanas, para así comprobar el cumplimiento de los objetivos planteados. El proyecto evidencia que la integración de visión por computadora y análisis cinemático en tiempo real sobre dispositivos móviles constituye una alternativa viable, accesible y científicamente fundamentada para democratizar el acceso a la corrección técnica en el entrenamiento de fuerza.es
dc.rightsReconocimiento 2.5 Colombia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/co/*
dc.subjectAplicación webes
dc.subjectBases de datoses
dc.subjectPrevención de lesioneses
dc.titleRIZE: Desarrollo e Implementación de un Sistema de Retroalimentación en Tiempo Real para la Prevención de Lesiones en el Entrenamiento de Fuerza.es
dc.typeTrabajo de Gradoes
dc.creator.modalityPresenciales


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Reconocimiento 2.5 Colombia
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