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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorCarranco Zumba, Jorge Santiago-
dc.contributor.authorSalgado Castillo, Francisco David-
dc.contributor.authorZeas Carrillo, Carlos Santiago-
dc.contributor.authorAlvarado Cando, Omar Santiago-
dc.date.accessioned2018-05-09T20:05:13Z-
dc.date.available2018-05-09T20:05:13Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/7922-
dc.description.abstractLa correcta ergonomía que alcanza una persona en la práctica del ciclismo depende de factores limitados por la propia estructura anatómica de cada individuo y de la geometría de la máquina que utiliza, teniendo ésta última que acoplarse a la biomecánica del usuario para disminuir la posibilidad de lesiones. Los métodos existentes en el mercado para acoplamiento hombre-máquina en ciclistas, Bikefit, debido a su elevado costo, están reservados a deportistas de alto rendimiento o son poco accesibles para deportistas amateurs. Es, por tal motivo, que para llegar a más usuarios se hace indispensable el desarrollo de un sistema ágil y de bajo coste. El presente trabajo muestra un sistema para la clasificación de la postura en ciclistas empleando el sensor Kinect para la detección en 3D del esqueleto y redes neuronales para la clasificación de la postura. La clasificación entrega resultados de postura: ''Buena'', ''Regular'', ''Mala'' y ''Muy Mala'' del usuario.es
dc.language.isospaes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectPOSTURA EN CICLISTASes
dc.subjectBIKE FITes
dc.subjectKINECTes
dc.subjectREDES NEURONALESes
dc.subjectBIOMECÁNICAes
dc.titleSistema de detección y clasificación de postura de ciclistas, Bikefit, mediante Kinect V.2.es
dc.typeconferenceObjectes
dc.pagination.pages9 pes
Aparece en las colecciones: 092 Bienestar

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