Sistema de visión artificial en un dispositivo integrado para el análisis cinemático y la optimización de la postura en el ciclismo de carretera

Abstract

La presente investigación desarrolla e implementa un sistema autónomo de visión artificial para la evaluación cinemática en tiempo real de la postura ciclista, con el objetivo de optimizar la eficiencia biomecánica y mitigar el riesgo de lesiones por sobreuso. Ante la dependencia histórica de métodos estáticos o sistemas de laboratorio de alto costo, este trabajo propone una solución basada en el modelo de estimación de pose YOLOv8, reentrenado específica mente mediante técnicas de Transfer Learning para reconocer diez puntos clave anatómicos en el plano sagital...This research develops and implements an autonomous machine vision system for the real time kinematic evaluation of cyclist posture, with the aim of optimizing biomechanical efficiencyand mitigating the risk of overuse injuries. Given the historical reliance on static methods orhigh-cost laboratory systems, this work proposes a solution based on the YOLOv8 pose esti mation model, specifically retrained using Transfer Learning techniques to recognize ten keyanatomical points in the sagittal plane...