Imagenología infrarroja para asistir la ejecución de acciones en el levantamiento de pesas.

Abstract

En este trabajo se aplica la técnica de “evaluación de calidad acción” y “estimación de pose” en videos infrarrojos (IR) sobre levantadores de pesas, para monitorear y asistir el trabajo de los entrenadores de deportistas de alto rendimiento en la tarea de reducir el riesgo de lesión producto de posiciones incorrectas durante la práctica. Se crearon 2 bases de datos (más de 80 videos) de los deportistas subiendo la barra con la técnica del “snatch” y “Clean & Jerk”. El procesamiento se hizo en “Python científico”. Se utilizo el algoritmo de “mediaPipe” de Google en las imágenes IR para identificar a los atletas y regiones de interés (ROI) de su cuerpo. Con esta información se calcular el grado de inclinación de la espalda, apertura de las rodillas y apertura de los codos. También se obtuvo la gráfica de la trayectoria de la barra olímpica. Por último, se estimó la temperatura promedio de múltiples zonas de interés.

In this work, the “action quality evaluation” and “pose estimation” techniques are applied to infrared (IR) videos of weightlifters to monitor and assist the work of high-performance athletes coaches in the task of reducing the risk of injury due to incorrect positions during practice. Two databases were created (with over 80 videos) of athletes performing the barbell lift using the technique of “snatch” y “Clean & Jerk”. The processing was done in Scientific Python. The “MediaPipe” algorithm from Google was used on the IR images to identify athletes and regions of interest (ROI) on their bodies. With this information, the degree of back inclination, knee opening, and elbow opening were calculated. The graph of the Olympic bar trajectory was also obtained. Finally, the average temperature of multiple regions of interest was estimated.