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http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/7922
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Carranco Zumba, Jorge Santiago | - |
dc.contributor.author | Salgado Castillo, Francisco David | - |
dc.contributor.author | Zeas Carrillo, Carlos Santiago | - |
dc.contributor.author | Alvarado Cando, Omar Santiago | - |
dc.date.accessioned | 2018-05-09T20:05:13Z | - |
dc.date.available | 2018-05-09T20:05:13Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/7922 | - |
dc.description.abstract | La 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.iso | spa | es |
dc.rights | openAccess | es |
dc.subject | POSTURA EN CICLISTAS | es |
dc.subject | BIKE FIT | es |
dc.subject | KINECT | es |
dc.subject | REDES NEURONALES | es |
dc.subject | BIOMECÁNICA | es |
dc.title | Sistema de detección y clasificación de postura de ciclistas, Bikefit, mediante Kinect V.2. | es |
dc.type | conferenceObject | es |
dc.pagination.pages | 9 p | es |
Aparece en las colecciones: | 092 Bienestar |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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Carranco-Bikefit.pdf | Memoria de Congreso | 1,04 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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