Desarrollo de un software web para la clasificación, comparación, retroalimentación y predicción de pérdida de calorías de cinco ejercicios de calistenia
Descripción del Articulo
La actividad física es un pilar fundamental en la promoción de la salud y en el bienestar de las personas. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2020) se podrían evitar por lo menos 4 millones de muertes al año si la población mundial fuera más activa; porque, la actividad física ayuda a p...
Autores: | , , , |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2023 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/672185 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/672185 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
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La actividad física es un pilar fundamental en la promoción de la salud y en el bienestar de las personas. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2020) se podrían evitar por lo menos 4 millones de muertes al año si la población mundial fuera más activa; porque, la actividad física ayuda a prevenir y tratar las enfermedades no transmisibles como las cardiovasculares, la diabetes de tipo 2 y algunos tipos de cáncer. Además, la actividad física también es beneficiosa para la salud mental, ayuda a mantener un peso saludable y contribuye al bienestar general. El aislamiento social debido al COVID-19 alteró, disminuyó e incluso eliminó la realización de ejercicios en gimnasios o en espacios abiertos. Asimismo, las políticas laborales impulsaron el trabajo remoto y con ello, las personas, eliminaron actividades físicas diarias con las cuales se ejercitaban de alguna forma. Por ejemplo, muchos dejaron de caminar algunos minutos en los que se trasladaban a sus oficinas. Es por todo ello que nuestro trabajo de investigación tiene la como objetivo brindar una herramienta de auto entrenamiento que mida la eficiencia de realización ciertas rutinas de calistenia, respecto a videos de expertos, y proporcionar una retroalimentación, en base a datos, para mejorar la realización de estos. Asimismo, pronosticar la quema de calorías respecto al historial de ejercicios realizados. Todo esto mediante una aplicación web que use técnicas de Machine Learning. |
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El aislamiento social debido al COVID-19 alteró, disminuyó e incluso eliminó la realización de ejercicios en gimnasios o en espacios abiertos. Asimismo, las políticas laborales impulsaron el trabajo remoto y con ello, las personas, eliminaron actividades físicas diarias con las cuales se ejercitaban de alguna forma. Por ejemplo, muchos dejaron de caminar algunos minutos en los que se trasladaban a sus oficinas. Es por todo ello que nuestro trabajo de investigación tiene la como objetivo brindar una herramienta de auto entrenamiento que mida la eficiencia de realización ciertas rutinas de calistenia, respecto a videos de expertos, y proporcionar una retroalimentación, en base a datos, para mejorar la realización de estos. Asimismo, pronosticar la quema de calorías respecto al historial de ejercicios realizados. Todo esto mediante una aplicación web que use técnicas de Machine Learning.Physical activity is a fundamental pillar in the promotion of health and well-being of people. According to the World Health Organization (WHO, 2020) at least 4 million deaths per year could be avoided if the world's population were more active; because, physical activity helps prevent and treat non-communicable diseases such as cardiovascular disease, type 2 diabetes and some types of cancer. In addition, physical activity is also beneficial for mental health, helps maintain a healthy weight and contributes to overall well-being. Social isolation due to COVID-19 altered, decreased or even eliminated exercise in gyms or in open spaces. Also, labor policies encouraged remote work and with it, people eliminated daily physical activities with which they exercised in some way. For example, many people stopped walking for a few minutes when they commuted to their offices. That is why our research work aims to provide a self-training tool that measures the efficiency of performing certain calisthenics routines, with respect to expert videos, and to provide feedback, based on data, to improve the performance of these routines. Also, predict the calorie burn with respect to the history of exercises performed. All this through a web application that uses Machine Learning techniques.Trabajo de investigaciónODS 3: Salud y bienestarODS 9: Industria, innovación e infraestructuraODS 4: Educación de calidadapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCSaludCalisteniaMachine learningDTWRegresionesMediaPipeStreamlitHealthCalisthenicsRegressionshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Desarrollo de un software web para la clasificación, comparación, retroalimentación y predicción de pérdida de calorías de cinco ejercicios de calisteniaDevelopment of a web-based software for classification, comparison, feedback and calorie loss prediction of five calisthenics exercisesinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTrabajo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Escuela de PostgradoMaestríaMaestría en Data ScienceMaestro en Data Science2024-02-10T01:19:48Zhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionhttps://orcid.org/0000-0002-7510-618X43673615https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro612997Villalta Riega, Rosario Del PilarUgarte Rojas, Willy GustavoUrbina Guerra, Luisa Alejandrina Milagros45742708406715224485602570272408CONVERTED2_3970408Ayamamani_CL.pdfAyamamani_CL.pdfapplication/pdf2796443https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/24/Ayamamani_CL.pdfcf881fae00a88d1b512e43f4f28b47f0MD524falseTHUMBNAILAyamamani_CL_FichaAutorización.pdf.jpgAyamamani_CL_FichaAutorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg78083https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/11/Ayamamani_CL_FichaAutorizaci%c3%b3n.pdf.jpg597c4d4a5661badb99a1debc5fa994d7MD511falseAyamamani_CL_ReporteSimilitud.pdf.jpgAyamamani_CL_ReporteSimilitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg43295https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/12/Ayamamani_CL_ReporteSimilitud.pdf.jpgb2929e6bd1e311a5feaa2962873f9674MD512falseAyamamani_CL_ActaSimilitud.pdf.jpgAyamamani_CL_ActaSimilitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg43941https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/20/Ayamamani_CL_ActaSimilitud.pdf.jpg3a679b990a8b35acf7e3822f1d24e7ffMD520falseAyamamani_CL.pdf.jpgAyamamani_CL.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg36254https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/23/Ayamamani_CL.pdf.jpgd3ec5e86bdfb5ccde37e5c9db58c37f6MD523falseCONVERTED2_3875034TEXTAyamamani_CL.pdf.txtAyamamani_CL.pdf.txtExtracted texttext/plain80718https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/6/Ayamamani_CL.pdf.txtbe219b28f2e39ef4172879ed4e6cb2f5MD56falseAyamamani_CL_FichaAutorización.pdf.txtAyamamani_CL_FichaAutorización.pdf.txtExtracted texttext/plain2https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/7/Ayamamani_CL_FichaAutorizaci%c3%b3n.pdf.txte1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD57falseAyamamani_CL_ReporteSimilitud.pdf.txtAyamamani_CL_ReporteSimilitud.pdf.txtExtracted texttext/plain2554https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/8/Ayamamani_CL_ReporteSimilitud.pdf.txt907c133b6d281732c281576c9c635aa7MD58falseAyamamani_CL_ActaSimilitud.pdf.txtAyamamani_CL_ActaSimilitud.pdf.txtExtracted texttext/plain1324https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/19/Ayamamani_CL_ActaSimilitud.pdf.txt2f777370b6b4bef3ba3d71dbf96e76f4MD519falseORIGINALAyamamani_CL.pdfAyamamani_CL.pdfapplication/pdf2422962https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/21/Ayamamani_CL.pdfe807c0dc6e66a3b1e7ce95c0f5bf2807MD521trueAyamamani_CL_FichaAutorización.pdfAyamamani_CL_FichaAutorización.pdfapplication/pdf395700https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/3/Ayamamani_CL_FichaAutorizaci%c3%b3n.pdf894b290ddaf84efab0735237818e524fMD53falseAyamamani_CL_ReporteSimilitud.pdfAyamamani_CL_ReporteSimilitud.pdfapplication/pdf10138697https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/4/Ayamamani_CL_ReporteSimilitud.pdf8c6da79eea31a95b34b2c64f544336e8MD54falseAyamamani_CL_ActaSimilitud.pdfAyamamani_CL_ActaSimilitud.pdfapplication/pdf175114https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/18/Ayamamani_CL_ActaSimilitud.pdf124f289031a417009a8c0b32160295ebMD518falseAyamamani_CL.docxAyamamani_CL.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document9900750https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/672185/22/Ayamamani_CL.docx99d8f4b04bc1b69fe17ac5247a745c06MD522false10757/672185oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6721852025-04-10 02:41:34.446Repositorio académico upcupc@openrepository.com |
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La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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