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Sistema de visión artificial con Mediapipe y Opencv para monitorización de ejercicios para envejecimiento saludable

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dc.campusUnitec San Pedro Sula
dc.catalogadorAlisson Ruiz
dc.collectionTrabajo de Investigación
dc.contributor.advisorKarla Reyes
dc.contributor.authorGloria Emilia Zapata Cáceres
dc.coverageSan Pedro Sula, Cortés, Honduras
dc.date.accessioned2026-04-15T15:09:35Z
dc.date.available2026-04-15T15:09:35Z
dc.date.issued2026-04-05
dc.description.abstractEl envejecimiento poblacional plantea desafíos críticos para los sistemas de salud globales, incluyendo el aumento del riesgo de fragilidad, pérdida de movilidad y caídas. Esto afecta significativamente la calidad de vida y autonomía de las personas mayores de 60 años. En este estudio se abordan estos desafíos mediante el desarrollo de un sistema de visión por computadora que utiliza Mediapipe y OpenCV para monitorear y corregir la ejecución de ejercicios en adultos mayores. El sistema fue diseñado para promover un envejecimiento saludable al mejorar la funcionalidad física mediante la detección precisa de posturas y retroalimentación en tiempo real. Siguiendo un enfoque cuantitativo, la investigación empleó la metodología de desarrollo en modelo V para garantizar precisión, usabilidad y confiabilidad. Las pruebas iniciales realizadas con un grupo de voluntarios no frágiles demostraron una alta precisión en la detección de ejercicios como caminar (100%) y extensiones de pierna (96.27%), confirmando el potencial del sistema para ser escalable y aplicable en entornos reales. A pesar de limitaciones como requisitos específicos de vestimenta y espacio, el sistema ofrece una solución accesible y sin sensores, adaptable a diversas poblaciones. Este trabajo contribuye al avance de intervenciones autónomas en salud para adultos mayores, fomentando su independencia y mejorando su bienestar.
dc.description.abstractThe aging population presents critical challenges to global health systems, including increased risks of frailty, mobility loss, and falls, significantly affecting the quality of life and autonomy of individuals over 60 years. This study aims to address these challenges by developing a computer vision system utilizing MediaPipe and OpenCV to monitor and correct exercise execution in older adults. The system was designed to promote healthy aging by enhancing physical functionality through accurate posture detection and real-time feedback. Employing a quantitative approach, the research followed the V-model development methodology to ensure accuracy, usability, and reliability. Initial tests conducted with a non-frail volunteer group demonstrated high accuracy in detecting exercises such as walking (100%) and leg extensions (96.27%), confirming the system's potential for scalability and real-world application. Despite limitations, including specific attire and spatial requirements, the system offers an accessible, sensor-free solution adaptable for diverse populations. This work contributes to advancing autonomous health interventions for older adults, fostering independence and improving well-being.
dc.disciplineIngeniería y TI/ Engineering & IT
dc.facultyFacultad de Ingeniería
dc.finalwork.creationdate01/12/2024
dc.formatPDF
dc.identifier.urihttps://repositorio.unitec.edu//handle/123456789/14325
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International.
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
dc.sourceUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITEC
dc.subjectAdultos Mayores
dc.subjectCorrección Postural
dc.subjectEnvejecimiento Saludable
dc.subjectFuncionalidad Física
dc.subjectMediaPipe
dc.subjectMonitoreo de Ejercicios
dc.subjectOpenCV
dc.subjectPrevención de Caídas
dc.subjectVisión por Computadora
dc.subject.ddc006.37 Z36
dc.thesis.degreelevelGrado
dc.thesis.degreenameIngeniería en Biomédica / I-10
dc.titleSistema de visión artificial con Mediapipe y Opencv para monitorización de ejercicios para envejecimiento saludable
dc.typeThesis

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