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6 de mayo de 2026

Stride ofrece análisis de la marcha equina en 1 minuto con Ultralytics YOLO

Descubre cómo Stride utiliza la estimación de pose de Ultralytics YOLO26 en iPhone para ofrecer un análisis completo de la marcha equina sin conexión en aproximadamente un minuto y sin hardware especial.

Descubre cómo Stride utiliza la estimación de pose de Ultralytics YOLO26 en iPhone para ofrecer un análisis completo de la marcha equina sin conexión en aproximadamente un minuto y sin hardware especial.
Sector
Sanidad y ciencias de la vida
~1 minuto
Análisis completo de la marcha en un iPhone
~10 ms
Inferencia por fotograma en el dispositivo, sin Internet ni hardware especial

Stride convierte un sencillo vídeo de móvil en un análisis rápido del movimiento equino directamente en el dispositivo con Ultralytics YOLO, sin conexión a Internet ni hardware especial.

A medida que la IA sigue contribuyendo a las evaluaciones veterinarias y a la toma de decisiones clínicas, crece la demanda de herramientas objetivas y accesibles que puedan funcionar en condiciones reales sobre el terreno.

El Dr. Quentin Pleyers desarrolló Stride, una aplicación para iOS que utiliza visión artificial para ofrecer un análisis objetivo de la marcha de los caballos y ayudar a veterinarios y profesionales del sector equino a evaluar asimetrías en el movimiento a partir de una grabación de vídeo. Al integrar modelos Ultralytics YOLO, Stride permite recopilar datos objetivos sobre el movimiento de los caballos en cualquier lugar, en menos de un minuto y sin depender de una conexión a la nube ni de hardware especializado.

Unir ciencia y tecnología para ayudar a los profesionales del sector equino#

El Dr. Quentin Pleyers es veterinario equino y trabaja en el sur de Suecia. Está especializado en medicina deportiva, biomecánica y análisis objetivo del movimiento. Combinó su experiencia clínica con su larga pasión por la ingeniería de software para crear Stride y resolver un problema con el que se encontraba cada día sobre el terreno.

El Dr. Quentin Pleyers desarrolló Stride de forma independiente. Actualmente, el proyecto cuenta con colaboraciones académicas y clínicas de instituciones y entidades asociadas, como la Universidad de Lieja, el Centro Europeo de Estudios Equinos, la Universidad de Tennessee y colaboradores de Italia y Estonia. Estas colaboraciones se centran en estudios de validación, investigación clínica y futuras aplicaciones, mientras que la propia aplicación fue creada y desarrollada por el Dr. Quentin Pleyers.

El reto de evaluar objetivamente la cojera sobre el terreno#

La cojera es uno de los problemas más frecuentes y difíciles a los que se enfrentan los veterinarios equinos. Tradicionalmente, su evaluación ha dependido del ojo experto del veterinario, por lo que los resultados varían de un profesional a otro y la tarea resulta especialmente complicada en casos de cojera leve o que afecta a varias extremidades.

Existen herramientas objetivas, como las plataformas de presión y los sensores IMU, pero suelen requerir hardware específico, entornos controlados y un procesamiento de datos que consume mucho tiempo. Muchos sistemas basados en visión artificial exigen subir archivos de vídeo 4K de gran tamaño a servidores remotos, un proceso que puede tardar entre 10 y 15 minutos sobre el terreno, donde el ancho de banda suele ser limitado.

Lo que faltaba era una herramienta capaz de proporcionar rápidamente datos objetivos del movimiento en un dispositivo que muchos veterinarios y profesionales del sector equino ya llevan en el bolsillo: un smartphone.

Detección de poses rápida y en el propio dispositivo con Ultralytics YOLO en iOS#

Para hacerlo posible, el Dr. Quentin Pleyers creó Stride, con modelos Ultralytics YOLO26 entrenados para estimar la pose, exportados a Core ML e implementados de forma nativa en iOS. La aplicación graba un vídeo de un caballo al trote, extrae puntos anatómicos clave fotograma a fotograma y analiza el desplazamiento vertical de puntos como la cabeza, la cruz y la pelvis para cuantificar las asimetrías del movimiento.

Captura de pantalla de la aplicación Stride que sigue puntos anatómicos de un caballo al trote

Fig. 1. Captura de pantalla de la app Stride que muestra un caballo al trote.

Y lo que es más importante, todo el flujo de trabajo, desde la captura de vídeo hasta la detección de la pose y el procesamiento de señales, se ejecuta localmente en el dispositivo. En un iPhone 17 Pro, Stride completa un análisis de la marcha en aproximadamente un minuto, con tiempos de inferencia de unos 10 milisegundos por fotograma al usar un modelo Ultralytics YOLO26 medium.

Stride se entrenó con miles de imágenes de caballos anotadas manualmente, capturadas con una amplia variedad de razas, colores de pelaje, condiciones de iluminación y fondos. El proceso de entrenamiento se agilizó con Ultralytics Platform, que el Dr. Quentin Pleyers utilizó para desarrollar, iterar y perfeccionar el modelo que impulsa la aplicación actual.

¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO?#

Para el Dr. Quentin Pleyers, Ultralytics YOLO ofrecía el equilibrio adecuado entre rendimiento, flexibilidad y facilidad de uso para llevar una idea del prototipo a producción.

Métricas de rendimiento del análisis de la marcha de Stride con Ultralytics YOLO

Fig. 2. Métricas de rendimiento de Stride con Ultralytics YOLO.

Tras probar varios marcos de visión artificial, el Dr. Quentin Pleyers descubrió que los modelos Ultralytics YOLO ofrecían tanto la precisión necesaria para el análisis biomecánico como la eficiencia y ligereza necesarias para funcionar sin problemas en dispositivos móviles. La posibilidad de exportar fácilmente a Core ML e implementar el modelo de forma nativa en iOS fue un factor clave para convertir Stride en una herramienta totalmente autónoma y lista para usar sobre el terreno.

Favorecer una atención veterinaria equina más objetiva y coherente#

Stride no está diseñado para sustituir el criterio clínico de un veterinario, y es importante tenerlo en cuenta. La aplicación no diagnostica la cojera; proporciona una medición objetiva de la asimetría en el movimiento vertical del caballo, lo que ofrece a veterinarios y profesionales del sector equino un dato fiable más para respaldar su evaluación general.

Aplicación Stride para iPhone que analiza el movimiento de un caballo al trote

Fig. 3. Captura de pantalla de la aplicación Stride para iPhone en la que aparece un caballo trotando.

Este enfoque está ayudando a Stride a ganar adeptos en la comunidad veterinaria equina, especialmente entre las nuevas generaciones de veterinarios, que se sienten cómodas integrando herramientas digitales en sus flujos de trabajo. Al ofrecer datos objetivos en tiempo real y en un dispositivo conocido, Stride ayuda a reducir la variabilidad de las evaluaciones y favorece decisiones clínicas más seguras y basadas en pruebas.

El futuro del análisis de la marcha equina#

El Dr. Quentin Pleyers está ampliando Stride para Android, con el objetivo de que veterinarios, profesionales del sector equino, entrenadores, terapeutas, herradores y propietarios de caballos de todo el mundo puedan acceder al análisis objetivo del movimiento equino. Al ayudar a los usuarios a detectar asimetrías en el movimiento lo antes posible, Stride pretende facilitar la intervención temprana, un mejor seguimiento y los estándares más altos posibles de bienestar equino. La colaboración continua con entidades académicas y clínicas permitirá validar aún más el papel de Stride en la práctica y explorar nuevas aplicaciones del análisis objetivo del movimiento en la medicina equina.

Al combinar décadas de experiencia clínica con visión artificial de vanguardia, Stride representa un nuevo capítulo en la forma en que la tecnología puede ayudar, en lugar de sustituir, la mirada experta de un veterinario cualificado.

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Escrito por

Abirami Vina
AB
Abirami Vina

Creador de contenido · Ultralytics

Abirami Vina comenzó su carrera como ingeniera de visión artificial y sentó unas bases sólidas en AI visual y aprendizaje automático. Es creadora de contenido para Ultralytics y fundadora y redactora jefe de Scribe of AI, donde elabora contenido técnico de alta calidad para empresas centradas en AI. Su pasión por hacer que la AI sea comprensible y atractiva impulsa su trabajo, que conecta la tecnología de vanguardia con su impacto en el mundo real.

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Preguntas frecuentes

  • Los repositorios Ultralytics YOLO se distribuyen por defecto bajo la licencia AGPL-3.0. Esta licencia, aprobada por la OSI, está pensada para estudiantes, investigadores y entusiastas; fomenta la colaboración abierta y exige que cualquier software que utilice componentes AGPL-3.0 también sea de código abierto. Aunque esto garantiza la transparencia y fomenta la innovación, puede no ser adecuado para casos de uso comerciales.

    Si tu proyecto consiste en integrar software y modelos de IA de Ultralytics en productos o servicios comerciales y quieres evitar los requisitos de código abierto de AGPL-3.0, la Licencia Enterprise es ideal.

    Ventajas de la Licencia Enterprise:

    • Flexibilidad comercial: modifica e integra el código fuente y los modelos Ultralytics YOLO en productos propietarios sin tener que cumplir el requisito de AGPL-3.0 de publicar tu proyecto como código abierto.
    • Desarrollo propietario: disfruta de plena libertad para desarrollar y distribuir aplicaciones comerciales que incluyan código y modelos Ultralytics YOLO.

    Para garantizar una integración sencilla y evitar las restricciones de AGPL-3.0, solicita una Licencia Enterprise de Ultralytics mediante el formulario proporcionado. Nuestro equipo te ayudará a adaptar la licencia a tus necesidades específicas.

  • El modelo que elijas depende de los requisitos de tu proyecto, como el rendimiento, la precisión, el destino de despliegue y las limitaciones del hardware. Para la mayoría de los proyectos nuevos, se recomienda empezar con Ultralytics YOLO26, ya que ofrece las mejoras más recientes en velocidad, precisión, capacidad de exportación y compatibilidad con múltiples tareas.

    Las familias de modelos YOLO anteriores siguen disponibles para los equipos que tengan flujos de trabajo existentes o requisitos de compatibilidad.

    Si empiezas desde cero, elige primero YOLO26 y, después, evalúa variantes más pequeñas o más grandes para encontrar el equilibrio adecuado entre velocidad y precisión para tu entorno de despliegue.

  • Los modelos Ultralytics YOLO son una familia de modelos de visión artificial para tareas como la detección de objetos, la segmentación, la clasificación, la estimación de poses y la detección de objetos orientados. YOLO26 es la última versión estable y se recomienda para la mayoría de los proyectos nuevos. Las versiones anteriores de YOLO siguen disponibles para los equipos que tengan flujos de trabajo existentes o requisitos de compatibilidad.

  • Los modelos Ultralytics YOLO son arquitecturas de visión artificial diseñadas para analizar datos visuales de imágenes y vídeos. Se pueden entrenar para tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias, la clasificación, la estimación de pose, la detección de objetos orientados y el seguimiento.

    La última familia de modelos Ultralytics YOLO es YOLO26; las versiones anteriores de YOLO siguen disponibles para los flujos de trabajo existentes.

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