Browsing by Author "Cancino Morales, Felipe Esteban"

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    Uso de video y machine learning para evaluación de calidad de entrenamientos de la actividad deportiva balonmano.
    (Universidad de Concepción, 2024) Cancino Morales, Felipe Esteban; Torres Inostroza, Sergio
    En la intersección de la tecnología y el deporte, esta investigación se ha enfocado en la utilización de un sistema basado en Machine Learning, utilizando el modelo YOLOv8 [1] y el software Kinovea [2], para la detección de puntos de interés enfocados a la actividad de balonmano. El objetivo principal ha sido mejorar el rendimiento de los atletas mediante el análisis detalla do de videos de entrenamiento, identificando ángulos de lanzamiento óptimos, alturas máximas de salto y patrones de movimiento que contribuyan al éxito en el campo de juego. En la pri mera fase de la investigación, se logró implementar y probar con éxito un sistema que analiza ángulos de lanzamiento, estableciendo un rango óptimo de 50° a 150°, lo que permitió identifi car lanzamientos más efectivos en base a recomendaciones de expertos en el área. Este análisis proporcionó una base sólida para la evaluación del rendimiento de los jugadores, destacando la importancia de la biomecánica en el balonmano. Como continuación de esta investigación, se trabajó en dos enfoques clave. El primero, sobre la Efectividad de los Rangos de Ángulos de Lanzamiento, en donde se obtuvieron ángulos ideales de 50° a 150° en el trabajo previo de PHP [3], particularmente en situaciones sin oposición. Sin embargo, se encontró que cada jugador tiene una curva ideal de lanzamiento óptimo, que varía ligeramente dentro del rango general y refleja la adaptación individual en técnica de cada individuo, como se pudo apreciar con el sujeto número 3 que obtuvo un ideal de ángulos de lanzamiento entre 100° y 165°. El segundo enfoque, complementario al primero, se centró en la Influencia de la Posición Defensiva en la Efectividad del Lanzamiento, mostrando que solo un sujeto mantuvo una efec tividad del 40% con defensa, mientras que los demás jugadores disminuyeron su precisión en estas condiciones. Estos hallazgos aportan una base sólida para ajustar estrategias defensivas y ofensivas, optimizando el entrenamiento y la toma de decisiones tácticas en situaciones de juego reales.
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