8 de julio de 2025
Vea cómo el uso de Ultralytics YOLO11 para el análisis de ejercicios puede mejorar su forma, aumentar la seguridad del entrenamiento y brindar retroalimentación en tiempo real a través de la estimación de la pose.
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Mantenerse activo es una parte esencial del cuidado de la salud, y hacer ejercicio regularmente puede mejorar su fuerza, aumentar su energía y reducir los riesgos para la salud. Sin embargo, mantener la forma correcta al hacer ejercicio es igual de importante.
Sin la postura y la técnica adecuadas, incluso las rutinas de entrenamiento más eficaces pueden conducir a malos resultados o, lo que es peor, a lesiones. Por eso, muchas personas recurren a la tecnología en busca de ayuda.
A medida que crece el interés en soluciones de fitness más personalizadas e impulsadas por la tecnología, la inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta impactante en este espacio. De hecho, se espera que el mercado global de fitness y bienestar con IA alcance los 46.100 millones de dólares en 2034.
Específicamente, la visión artificial, una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual, se está aplicando para analizar el movimiento humano con una precisión y eficiencia cada vez mayores. Esta tecnología puede utilizarse para evaluar cómo se mueve el cuerpo en tiempo real, ofreciendo insights que van mucho más allá de lo que pueden proporcionar los rastreadores o aplicaciones de fitness tradicionales.
Por ejemplo, los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 admiten tareas como la estimación de la pose, que identifica puntos clave en el cuerpo para evaluar la postura, supervisar la forma y contar repeticiones. Lo que hace que este enfoque sea especialmente fiable es que funciona con una señal de cámara estándar, sin necesidad de equipos especializados.
En este artículo, exploraremos cómo las capacidades de estimación de pose de YOLO11 se pueden utilizar para monitorizar entrenamientos y cómo esta tecnología está ayudando a dar forma al futuro del fitness. ¡Empecemos!
La estimación de la pose es una tarea de visión artificial que detecta y rastrea puntos clave en un objeto, como una persona, un animal o un elemento, en imágenes o vídeo. Al analizar humanos en una imagen o vídeo, la estimación de la pose identifica puntos de referencia corporales específicos, como articulaciones y extremidades, para comprender la postura, la alineación y el movimiento.
A diferencia de la detección de objetos, que localiza un objeto en una imagen, la estimación de la pose se centra en cómo se posiciona un objeto y cómo se mueve. Esto lo hace útil en el fitness, donde una buena postura es importante tanto para la seguridad como para los resultados. Durante un entrenamiento, la estimación de la pose puede rastrear cómo se mueven tus articulaciones a lo largo de cada ejercicio. Ayuda a identificar una mala alineación, proporciona retroalimentación instantánea y apoya la mejora gradual con el tiempo.
Los modelos de visión artificial como YOLO11 facilitan la integración de la estimación de la pose en las aplicaciones de fitness, combinando alta velocidad con una detección precisa. El modelo de pose pre-entrenado YOLO11 es capaz de identificar 17 puntos clave del cuerpo, incluidos hombros, codos, rodillas y tobillos. Esto significa que se puede utilizar para supervisar ejercicios como sentadillas y flexiones en tiempo real, detectar problemas de forma y ayudar a los usuarios a corregir errores sobre la marcha.
Ultralytics ofrece soluciones fáciles de usar que muestran diferentes formas de utilizar los modelos YOLO, como contar objetos, rastrear el movimiento en áreas específicas, difuminar, medir la velocidad y monitorear entrenamientos.
En particular, la solución de Ultralytics para monitorear entrenamientos permite usar YOLO11 para rastrear la forma y la postura del ejercicio en tiempo real con solo unos pocos pasos simples. Por ejemplo, si alguien está haciendo flexiones, YOLO11 se puede usar para detectar puntos clave del cuerpo, como los hombros, los codos y las muñecas, para analizar el movimiento y contar las repeticiones.
Lo mejor es que la configuración de esta solución solo lleva unos minutos. Puede consultar la documentación oficial de Ultralytics para obtener una guía detallada paso a paso.
Además, aquí tienes algunas cosas que debes tener en cuenta si te encuentras con algún problema al configurar la solución para el seguimiento del entrenamiento:
Ahora que hemos cubierto cómo YOLO11 permite un monitoreo preciso del entrenamiento a través de la estimación de la pose, exploremos algunas aplicaciones del mundo real donde se puede utilizar.
Entrenar en casa puede ser conveniente, pero sin una retroalimentación adecuada, es fácil desarrollar malos hábitos o arriesgarse a sufrir lesiones. YOLO11 puede ayudar a mejorar el entrenamiento en solitario al monitorear la postura y rastrear tus repeticiones en tiempo real, sin wearables ni entrada manual.
Estos sistemas de Visión Artificial pueden ser excelentes para alguien que trabaja desde casa y se dedica a hacer una serie rápida de flexiones entre reuniones en línea. Solo necesitarías configurar una cámara que cubra tu área de entrenamiento.
Mientras haces flexiones, YOLO11 puede detectar puntos clave en tu cuerpo. Puede vigilar el ángulo de tus codos para saber cuándo estás abajo y cuándo vuelves a subir. Cada movimiento completo cuenta como una repetición. Si tu forma no es del todo correcta o no bajas lo suficiente, el sistema se puede configurar para avisarte de inmediato, para que puedas corregirlo sin un entrenador.
En un gimnasio concurrido, los entrenadores a menudo son responsables de varios clientes a la vez. Esto puede dificultar el seguimiento del movimiento de todos en el suelo. Con tantas personas haciendo ejercicio al mismo tiempo, los errores en su postura o las repeticiones incompletas pueden pasar desapercibidos fácilmente.
Las soluciones de visión artificial pueden proporcionar una mejor manera de resolver estos problemas. Al instalar cámaras e implementar modelos como YOLO11, los gimnasios pueden rastrear los movimientos de cada persona en tiempo real.
Tomemos, por ejemplo, a alguien haciendo ejercicio en una máquina de prensa de piernas mientras otra persona camina cerca en una cinta de correr. Las prensas de piernas pueden causar lesiones si se hacen incorrectamente, especialmente para aquellos que no han dominado la forma correcta.
Incluso si la atención del entrenador se centra en la persona de la cinta de correr, YOLO11 puede seguir supervisando al usuario de la máquina de prensa de piernas y alertar a los entrenadores si tiene dificultades o riesgo de lesión. Esta supervisión avanzada ayuda a los entrenadores a proporcionar una mejor retroalimentación, reducir los riesgos de lesiones y mantener un entrenamiento de alta calidad, incluso durante las horas de mayor afluencia del gimnasio, cuando su atención está dividida.
Cuando se trata del entrenamiento deportivo, la precisión es una prioridad. Incluso los pequeños errores en la postura o el movimiento pueden marcar la diferencia entre ganar y lesionarse. La estimación de la pose se está adoptando rápidamente para ayudar a los atletas a detectar y corregir estos problemas menores de forma temprana, lo que hace que el entrenamiento sea más proactivo y enfocado.
Por ejemplo, en deportes como el fútbol, la visión artificial puede rastrear los movimientos de los jugadores durante los partidos o las sesiones de entrenamiento. Puede analizar cómo un jugador dribla, cambia de dirección o golpea el balón mediante el seguimiento de puntos clave del cuerpo como las caderas, las rodillas y los tobillos. Estos datos detallados del movimiento ayudan a los entrenadores a identificar ineficiencias o desequilibrios que pueden afectar al rendimiento o aumentar el riesgo de lesiones.
Ahora que hemos visto cómo la IA visual apoya un seguimiento del entrenamiento más inteligente y en tiempo real en diferentes entornos, exploremos algunas de sus ventajas clave:
Si bien el monitoreo del entrenamiento utilizando la visión artificial ofrece muchos beneficios, aquí hay algunas limitaciones a considerar al implementar este tipo de tecnología:
Ultralytics YOLO11 simplifica el seguimiento de entrenamientos en tiempo real utilizando solo una transmisión de cámara estándar y visión artificial avanzada. Elimina la necesidad de dispositivos portátiles o registro manual mediante la monitorización automática de la postura, el conteo de repeticiones y la mejora de la forma en una variedad de entornos, incluidos hogares, gimnasios y centros de rehabilitación.
Los usuarios pueden recibir retroalimentación instantánea, lo que permite un entrenamiento más inteligente, la prevención de lesiones y un progreso constante. Al mismo tiempo, ayuda a los profesionales e instalaciones de fitness a optimizar las operaciones, a la vez que eleva la calidad del entrenamiento y la orientación.
A medida que evoluciona la tecnología, podemos esperar características aún más inteligentes, como planes de entrenamiento adaptativos adaptados al historial de movimiento e interfaces de entrenamiento virtual que responden dinámicamente al movimiento en vivo.
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