POSEXAU : ferramenta para auxiliar na postura durante a prática de exercício físico

Abstract

É indiscutível que o exercício físico melhora a qualidade de vida e longevidade de quem o pratica. Com a chegada da pandemia muitas pessoas aderiram ao treinamento feito em casa a fim de evitar o risco de frequentar um ambiente compartilhado, e acabaram por preferir esse tipo de treinamento mesmo depois da volta das academias físicas. Por outro lado, um exercício executado de forma incorreta pode trazer lesões e ter resultado controverso, podendo prejudicar a saúde do praticante sem o acompanhamento constante. Nesse trabalho é proposta uma metodologia para auxiliar na avaliação da postura durante a execução de exercícios nomeada de POSEXAU. Para isso é usado o estado da arte da detecção de pose para extrair as informações do vídeo do usuário e, em seguida, através de modelos matemáticos analíticos propostos pelo autor, gerar uma realimentação para o praticante. Serão configurados dois exercícios, que seguem lógicas parecidas e podem ser avaliados com o POSEXAU baseados em guias de treinamento de profissionais da área. A Inteligência Artificial será responsável por identificar o movimento no vídeo enviado pelo praticante que ao final determinará se está correto ou não através de modelos mate máticos analíticos. Foi analisada a capacidade da Ferramenta OpenPose para ser usada como alimentação da POSEXAU, mas seu uso pode ser feito com qualquer rede de de tecção de pose que possua resultado idêntico. O resultado final demonstra que apesar de algumas limitações ocasionadas por erros na detecção dos membros do corpo e questões físicas da perspectiva de captura do vídeo, a metodologia utilizada é robusta e pode es calar conforme a confiabilidade da rede de detecção e quantidade de análises da posição feitas na ferramenta. O sistema está previsto para funcionar seja na plataforma Windows seja na Linux, como só é feito inferência e não treinamento, é suficiente um computador com um poder de processamento de um processador i5 de quarta geração e uma câmera de 7 Megapixels no mínimo para gravar os vídeos.

It is unquestionable that physical exercise improves the quality of life and longevity of people who practice it. When pandemic started, many people joined home training in or der to avoid the risk of attending a shared environment, and preferring this type of training even after the gyms back to work normally. On the other hand, an exercise performed in correctly can cause injuries and have controversial results, which can harm the health of the practitioner without constant monitoring. In this work, a methodology is proposed to assist in posture during the execution of exercises named POSEXAU, for which the state of the art of pose detection is used to extract information from the user’s video and then through analytical mathematical models proposed by the author, generate feedback for the practitioner. Two exercises will be configured, which follow similar logics and can be evaluated with POSEXAU based on training guides for professionals in the area. Ar tificial Intelligence will be responsible for identifying the movement in the video sent by the practitioner, in the end will determine whether it is correct or not, through analytical mathematical models. The ability of the OpenPose Tool to be used as a POSEXAU feed was analyzed, but others pose detection network that has an identical result can be use. The final result demonstrates that despite some limitations caused by errors in the detec tion of body members and physical issues from the perspective of capturing the video, the methodology used is robust and can scale according to the confiability of the detection network and the amount of position analysis performed. The system is designed to work on both platforms, Windows and Linux. Since it’s only inference and not training, a com puter with a processing power of a fourth generation i5 processor and a camera of at least 7 Megapixels to record the videos.