Usando estimativa de pose para aperfeiçoar a tua técnica de corrida

A corrida é uma forma popular de exercício em todo o mundo. Nos Estados Unidos, cerca de 50 milhões de pessoas correm ou fazem jogging regularmente, e no Japão, a corrida foi o esporte mais popular em 2024.

Você pode ver corredores em todos os lugares, especialmente no início da manhã ou no fim da tarde. Parques, ruas e praias enchem-se de pessoas movendo-se em velocidades diferentes e por vários motivos.

Alguns seguem planos de treinamento, enquanto outros correm casualmente para se manterem ativos ou clarearem a mente. Para muitas pessoas, correr é apenas uma maneira fácil de se movimentar todos os dias. Mas, mesmo assim, não é tão simples quanto parece.

Pequenas mudanças na postura ou na passada podem afetar o desempenho, o conforto e o risco de lesões, incluindo problemas como dores nas costas. Prestar atenção em como o corpo se move pode ajudar os corredores a se manterem mais saudáveis e a obterem mais resultados de seu treinamento, seja isso melhor resistência, força ou condicionamento físico geral.

No entanto, esses detalhes são difíceis de notar enquanto você corre. Muita coisa acontece em poucos minutos, com centenas de passos que são fáceis de perder. É aqui que entra a visão computacional. É um ramo da IA que pode analisar imagens e vídeos para decompor o movimento quadro a quadro e revelar padrões que são difíceis de detectar em tempo real.

A estimativa de pose é uma parte fundamental desta abordagem. É uma tarefa de visão computacional que pode ser usada para rastrear as articulações do corpo e como elas se movem ao longo do tempo. Modelos como o Ultralytics YOLO11 e o próximo Ultralytics YOLO26 suportam a estimativa de pose e podem acompanhar o movimento de um corredor de forma consistente entre os quadros, tornando a análise em tempo real muito mais prática.

Fig 1. Analisando um atleta correndo e treinando usando YOLO11 e estimativa de pose. (Fonte)

Neste artigo, exploraremos como é uma forma de corrida adequada e como os modelos Ultralytics YOLO podem ser usados para analisar e melhorar as técnicas de corrida. Vamos começar!

Link to this sectionPor que uma forma de corrida adequada é importante#

Antes de mergulharmos nos diferentes elementos da corrida, vamos dar uma olhada mais de perto no motivo pelo qual a forma da corrida é importante no treinamento diário.

Todo corredor, quer esteja saindo para uma corrida leve ou trabalhando em metas específicas, quer que seu esforço conte. Mas pequenos problemas na postura, na passada excessiva ou no tempo podem se acumular silenciosamente, fazendo com que as corridas pareçam mais difíceis do que o necessário e colocando estresse extra na parte inferior do corpo e nas articulações.

Prestar atenção à mecânica corporal ajuda os corredores a ficarem mais seguros, reduzir o risco de lesões na corrida e obter benefícios como melhor saúde cardíaca, músculos mais fortes e condicionamento físico geral. Uma boa forma de corrida começa com o corpo se movendo como um sistema coordenado.

Quando o tronco permanece alinhado com uma leve inclinação para frente e os braços e pernas trabalham em equilíbrio, a energia é usada de forma mais eficiente, o movimento parece mais suave e o risco de lesões é reduzido. Com o tempo, a forma também molda como os músculos trabalham juntos.

O movimento equilibrado apoia a estabilidade, a postura, a resistência e um melhor alinhamento durante o treinamento de força e a corrida. Para iniciantes, isso cria uma base sólida para construir. Em corredores de elite, melhora o desempenho enquanto reduz problemas relacionados à fadiga e o risco de desconforto a longo prazo.

Link to this sectionIdentificando sinais de uma forma de corrida adequada#

Quando os corredores começam a prestar mais atenção em como se movem, certos padrões aparecem nos estilos de corrida. Embora todos corram de forma um pouco diferente, esses elementos compartilhados fornecem uma ideia geral de como a corrida eficiente tende a parecer.

A forma da corrida refere-se a como a postura, o equilíbrio e o movimento trabalham juntos durante uma corrida. Descreve como o corpo permanece alinhado e coordenado enquanto se move para frente. Observar esses detalhes ajuda os corredores a identificar movimentos que parecem suaves e controlados, bem como hábitos que podem levar a esforço extra ou desconforto.

Aqui estão alguns elementos comuns frequentemente vistos em uma forma de corrida adequada:

• Movimento das pernas e passada: Uma boa forma de corrida geralmente vem de um levantamento de joelho relaxado e uma passada firme que parece natural. O comprimento e a frequência da passada são importantes, e esticar demais para frente a cada passo pode desequilibrar. Um impulso suave mantém a corrida leve e eficiente.
• Aterrissagem do pé e centro de gravidade: Os corredores aterrissam os pés de maneiras diferentes, seja no calcanhar, no meio do pé ou na parte da frente. O que importa mais do que a aterrissagem exata ou o impacto no calcanhar é a suavidade com que o corpo se move a cada passo. Permanecer centralizado reduz movimentos extras e mantém as coisas mais estáveis.
• Coordenação muscular: A corrida envolve vários grupos musculares, incluindo glúteos, quadríceps, isquiotibiais e flexores do quadril. Quando esses músculos trabalham juntos de forma equilibrada, o movimento permanece mais estável e o risco de lesões é reduzido.

Fig 2. Pontos-chave do corpo para entender a marcha da corrida e se tornar um corredor melhor. (Fonte)

Muitos corredores também contam com tênis de corrida, treinamento e orientação de forma para melhorar a maneira como correm. Os tênis de corrida certos podem promover conforto e reduzir o estresse nas articulações, especialmente para novos corredores que ainda estão construindo força e consistência.

Além disso, trabalhar com um treinador de corrida ou seguir planos de treinamento focados na forma pode ajudar os corredores a entender a forma adequada, corrigir hábitos ineficientes e diminuir o risco de lesões ao longo do tempo. Para iniciantes em particular, aprender a forma de corrida correta desde cedo pode fazer com que correr pareça mais fácil, seguro e agradável conforme eles progridem.

Link to this sectionEntendendo como a estimativa de pose pode ser usada para analisar a corrida#

A estimativa de pose é uma tarefa de visão computacional que identifica e rastreia pontos-chave em uma pessoa ou objeto para determinar sua posição e movimento em uma imagem ou vídeo. Em particular, a estimativa de pose humana torna possível rastrear como o corpo humano se move quadro a quadro.

Em vez de simplesmente detectar um corredor em um quadro, ela segue como diferentes partes do corpo se movem ao longo do tempo, apoiando a análise detalhada da marcha e da biomecânica da corrida. Uma das principais vantagens da estimativa de pose é que ela funciona com câmeras padrão, tornando-a acessível em muitos ambientes do mundo real.

Modelos como o YOLO11 que suportam a estimativa de pose podem rastrear um corredor quadro a quadro, seja em uma esteira ou ao ar livre. Ao identificar pontos-chave como ombros, glúteos, joelhos, tornozelos e cotovelos, o modelo conecta os movimentos corporais ao longo do tempo para revelar o movimento geral e os padrões de flexão das articulações.

Fig 3. A estimativa de pose pode ser usada para rastrear pontos-chave do corpo durante exercícios de aquecimento. (Fonte)

Por exemplo, durante movimentos comuns de treino como agachamentos ou afundos, o tempo e a coordenação influenciam fortemente como o corpo se move. Pequenas mudanças na passada, no alinhamento do corpo ou no posicionamento dos pés podem afetar a velocidade, o equilíbrio, o controle e o risco de lesões.

Detectar essas pequenas mudanças de forma consistente não é fácil. A estimativa de pose não substitui um treinador de corrida, mas pode atuar como uma ajuda visual que torna a postura, o tempo e a coordenação mais fáceis de ver durante as corridas. Com o tempo, também torna mais simplificado comparar técnicas e notar pequenos ajustes.

Link to this sectionComo os modelos Ultralytics YOLO podem apoiar a análise da técnica de corrida#

A seguir, vejamos como os modelos Ultralytics YOLO suportam tarefas como a estimativa de pose.

Os modelos de pose Ultralytics YOLO como o YOLO11 estão disponíveis prontos para uso e vêm pré-treinados em grandes conjuntos de dados rotulados, como o COCO-Pose. Isso permite que eles detectem e rastreiem pontos-chave comuns do corpo humano e apliquem esse conhecimento em uma variedade de aplicações.

Os insights obtidos a partir do rastreamento de pontos-chave do corpo em quadros de vídeo podem ser usados para estudar como as pessoas se movem ao longo do tempo. Isso torna possível analisar a postura, os padrões de passada, o movimento das articulações e a coordenação, que são aspectos fundamentais das técnicas de corrida.

Quando insights mais específicos são necessários, esses modelos podem ser treinados de forma personalizada. Em vez de treinar um modelo do zero, um modelo de pose YOLO pré-treinado pode ser ajustado usando dados rotulados adicionais.

Por exemplo, se o objetivo for criar uma solução para analisar como os cães correm, o modelo pode ser treinado em dados de pose rotulados específicos para cães, para que aprenda sua estrutura corporal e padrões de movimento, mantendo as capacidades gerais de estimativa de pose de seu treinamento original.

Fig 4. Pontos-chave do corpo detectados em um cão para estimativa de pose. (Fonte)

Link to this sectionUma olhada no uso da estimativa de pose para analisar técnicas de salto com barreira#

Agora que temos uma melhor compreensão de como funciona a estimativa de pose, vamos percorrer um exemplo de como ela pode ser aplicada para analisar a técnica de salto com barreira.

O salto com barreira é um esporte rápido e tecnicamente exigente. Durante uma única corrida, o contato com o pé, a decolagem e a aterrissagem ocorrem em frações de segundo.

Como essas ações ocorrem tão rapidamente, pode ser difícil observar detalhes importantes a olho nu ou através da revisão manual de vídeo. Como resultado, diferenças pequenas, porém significativas, no ritmo da passada, no tempo ou no contato com o solo são frequentemente ignoradas.

A estimativa de pose baseada em visão computacional aborda isso convertendo filmagens de vídeo padrão em dados estruturados. Por exemplo, em um estudo recente, pesquisadores usaram um modelo baseado no Ultralytics YOLOv8 para rastrear pontos-chave da parte inferior do corpo. O YOLOv8, uma geração anterior dos modelos Ultralytics YOLO, suporta a estimativa de pose e fornece a base para modelos mais novos, como o YOLO11.

O estudo concentrou-se em pontos-chave como tornozelo, calcanhar e dedão do pé para analisar o tempo do passo, os padrões de passada e o contato com o solo durante o sprint com barreiras. Ao seguir esses pontos-chave ao longo do tempo, os pesquisadores conseguiram monitorar de perto a progressão do passo, o tempo e os padrões de movimento em condições reais de treinamento.

Link to this sectionPrós e contras de usar visão computacional para análise de marcha#

Aqui estão alguns dos principais benefícios do uso da estimativa de pose para analisar técnicas de corrida:

• Feedback objetivo: A estimativa de pose fornece dados visuais consistentes baseados em pontos-chave do corpo medidos, em vez de julgamento pessoal. Isso ajuda a reduzir a subjetividade ao avaliar uma amplitude de movimento.
• Autoavaliação: Os corredores podem analisar seus próprios padrões de movimento sem precisar de apoio constante de um treinador, tornando-o útil para treinamento recreativo e independente.
• Escalabilidade de grupo: O mesmo fluxo de trabalho pode ser aplicado a vários corredores, o que funciona bem para equipes, grupos de treinamento ou estudos de pesquisa onde a observação manual é impraticável.

Embora a estimativa de pose ofereça várias vantagens, aqui estão algumas limitações a considerar:

• Configuração da câmera: Ângulos de câmera incorretos ou enquadramento inconsistente podem reduzir a precisão com que os ângulos das articulações, os padrões de passada e o número de passos são capturados.
• Oclusão: A precisão diminui se partes do corpo estiverem bloqueadas ou se vários corredores se sobrepuserem no quadro.
• Fatores ambientais: Condições externas, incluindo sombras, superfícies irregulares ou fundos em movimento, podem afetar a consistência da medição.

Link to this sectionPrincipais pontos#

Os modelos Ultralytics YOLO e a estimativa de pose estão tornando a análise de corrida mais acessível. Eles podem ser usados para rastrear o movimento corporal, ângulos articulares e padrões de passada a partir de vídeos comuns, fornecendo insights claros sobre a forma de corrida. Essas ferramentas ajudam corredores e treinadores a identificar ineficiências, acompanhar melhorias e gerenciar o risco de lesões em tempo real.

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