Análise biomecânica de exercícios físicos em tempo real: detecção de desvios posturais com métricas biomecânicas em fluxo contínuo
| Título | Análise biomecânica de exercícios físicos em tempo real: detecção de desvios posturais com métricas biomecânicas em fluxo contínuo | pt_BR |
| Autor | Campos, Deivid Crepaldi | |
| Orientador | Oliveira, Marlon de Matos de | |
| Resumo / Abstract | A prática de exercícios físicos sem supervisão presencial tem crescido de forma expressiva, aumentando o risco de lesões por execução inadequada. A visão computacional surge como alternativa acessível para monitorar a biomecânica do movimento, e estudos prévios já exploraram essa via: Hussain et al. (2024) classificaram exercícios fisioterapêuticos com 99,6% de acurácia, Ko, Nasridinov e Park (2024) corrigiram a postura do agachamento em powerlifting com acurácia superior a 98%, e Rodriguez e Oliveira (2025) aplicaram MediaPipe e LSTM a poucos exercícios, sem entregar aplicação funcional em tempo real. Esses trabalhos concentramse em exercícios dinâmicos isolados ou contextos específicos, deixando uma lacuna quanto a exercícios isométricos estáticos e a sistemas completos de captura, inferência e feedback em tempo real. Diante disso, este trabalho desenvolveu um sistema para análise biomecânica de exercícios de calistenia em tempo real, capaz de detectar desvios posturais e fornecer feedback corretivo sem sensores especializados. Desenvolvido em Python, com MediaPipe para estimativa de pose e redes LSTM para classificação temporal, o sistema foi treinado em 342 vídeos de quatro exercícios, com arquitetura em cascata (detector global e avaliadores por exercício). Os modelos atingiram acurácia entre 83,1% e 100% no conjunto de teste, e a validação funcional resultou em 87,8% de acurácia geral, contribuindo com exercícios isométricos pouco explorados na literatura. | pt_BR |
| Data de publicação | 2026-07 | |
| Tipo | Trabalho de Conclusão de Curso - TCC | pt_BR |
| Idioma | pt_BR | pt_BR |
| Palavras-chave | Visão computacional | pt_BR |
| Palavras-chave | Estimativa de pose humana | pt_BR |
| Palavras-chave | Calistenia | pt_BR |
| Palavras-chave | Redes LSTM | pt_BR |
| Palavras-chave | Análise biomecânica | pt_BR |
| Palavras-chave | Feedback em tempo real | pt_BR |
| Descrição | Artigo de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do Grau de Bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC. | pt_BR |
| Data de depósito | 2026-07-21T22:10:14Z | |
| Data de disponibilização | 2026-07-21T22:10:14Z | |
| URI | http://repositorio.unesc.net/handle/1/13013 | |
| Cobertura espacial | Universidade do Extremo Sul Catarinense | pt_BR |
| Data de criação | 2026-07 |