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Stride oferece análise de marcha equina de 1 minuto com Ultralytics YOLO

Stride oferece análise de marcha equina de 1 minuto com Ultralytics YOLO logo

Saiba como a Stride aproveita modelos Ultralytics YOLO para estimativa de pose equina, alcançando uma análise completa da marcha em menos de 1 minuto.

Stride oferece análise de marcha equina de 1 minuto com Ultralytics YOLO

Problem

A avaliação subjetiva da claudicação varia entre os profissionais. As ferramentas objetivas existentes muitas vezes exigem hardware, uploads para a nuvem ou processamento demorado.

Solution

O Stride transforma um vídeo simples de smartphone em uma análise rápida de movimento equino no próprio dispositivo com Ultralytics YOLO, sem necessidade de acesso à internet ou hardware especial.

À medida que a IA continua a apoiar a avaliação veterinária e a tomada de decisão clínica, cresce a demanda por ferramentas objetivas e acessíveis que possam funcionar em condições reais de campo.

O Dr. Quentin Pleyers desenvolveu o Stride, um aplicativo iOS que utiliza visão computacional para fornecer uma análise objetiva da marcha de cavalos, ajudando veterinários e profissionais equinos a avaliar assimetrias de movimento diretamente a partir de uma gravação de vídeo. Ao integrar os modelos Ultralytics YOLO, o Stride torna possível coletar dados objetivos de movimento de cavalos em qualquer lugar, em menos de um minuto, sem depender de conectividade com a nuvem ou hardware especializado.

Link to this sectionUnindo ciência e tecnologia para apoiar profissionais equinos#

O Dr. Quentin Pleyers é um veterinário equino baseado no sul da Suécia, com um forte foco em medicina esportiva, biomecânica e análise objetiva de movimento. Combinando sua experiência clínica com uma paixão de longa data por engenharia de software, ele criou o Stride para resolver um problema que encontrava todos os dias no campo.

O Stride foi desenvolvido de forma independente pelo Dr. Quentin Pleyers. O projeto agora se beneficia de colaborações acadêmicas e clínicas com instituições e parceiros, incluindo a Universidade de Liège, o Centro Europeu de Estudos Equinos, a Universidade do Tennessee e parceiros em toda a Itália e Estônia. Essas colaborações estão focadas em estudos de validação, pesquisa clínica e aplicações futuras, enquanto o aplicativo em si foi criado e desenvolvido pelo Dr. Quentin Pleyers.

Link to this sectionO desafio da avaliação objetiva da claudicação no campo#

A claudicação é um dos problemas mais comuns e difíceis que os veterinários equinos enfrentam. Tradicionalmente, a avaliação da claudicação baseia-se no olho treinado do veterinário, com resultados que variam entre os profissionais e que se mostram especialmente desafiadores em casos de claudicação sutil ou em múltiplos membros.

Existem ferramentas objetivas, incluindo placas de pressão e sensores IMU, mas muitas vezes exigem hardware dedicado, ambientes controlados e processamento de dados demorado. Muitos sistemas baseados em visão computacional exigem o upload de grandes arquivos de vídeo 4K para servidores remotos, um processo que pode levar de 10 a 15 minutos em campo, onde a largura de banda é frequentemente limitada.

A peça que faltava era uma ferramenta que pudesse fornecer dados objetivos de movimento rapidamente, em um dispositivo que muitos veterinários e profissionais equinos já carregam no bolso: um smartphone.

Link to this sectionDetecção de pose rápida no dispositivo em iOS com Ultralytics YOLO#

Para tornar isso possível, o Dr. Quentin Pleyers criou o Stride, aproveitando os modelos Ultralytics YOLO26 treinados para estimativa de pose, exportados para Core ML e implantados nativamente no iOS. O aplicativo grava o vídeo de um cavalo trotando, extrai os principais pontos anatômicos quadro a quadro e analisa o deslocamento vertical de pontos como a cabeça, cernelha e pelve para quantificar assimetrias de movimento.

Fig 1. Uma captura de tela do aplicativo Stride mostrando um cavalo trotando.

Fundamentalmente, todo o pipeline, desde a captura de vídeo até a detecção de pose e processamento de sinal, é executado localmente no dispositivo. Em um iPhone 17 Pro, o Stride processa uma análise completa da marcha em cerca de um minuto, com tempos de inferência de aproximadamente 10 milissegundos por quadro usando um modelo Ultralytics YOLO26 médio.

O Stride foi treinado usando milhares de imagens anotadas manualmente de cavalos, capturadas em uma ampla variedade de raças, cores de pelagem, condições de iluminação e fundos. O processo de treinamento foi otimizado usando a Ultralytics Platform, que o Dr. Quentin Pleyers usou para desenvolver, iterar e refinar o modelo que impulsiona o aplicativo hoje.

Link to this sectionPor que escolher Ultralytics YOLO models?#

Para o Dr. Quentin Pleyers, o Ultralytics YOLO ofereceu o equilíbrio certo de desempenho, flexibilidade e facilidade de uso necessários para levar uma ideia do protótipo à produção.

Fig 2. Métricas de desempenho do Stride com Ultralytics YOLO.

Após explorar várias estruturas de visão computacional, o Dr. Quentin Pleyers descobriu que os modelos Ultralytics YOLO ofereciam tanto a precisão necessária para a análise biomecânica quanto a eficiência leve necessária para rodar suavemente em dispositivos móveis. A capacidade de exportar facilmente para Core ML e implantar nativamente no iOS foi um fator chave para tornar o Stride uma ferramenta totalmente offline e pronta para uso em campo.

Link to this sectionApoiando um atendimento veterinário equino mais objetivo e consistente#

O Stride não foi projetado para substituir o julgamento clínico do veterinário, e essa distinção é importante. O aplicativo não diagnostica claudicação; ele fornece uma medida objetiva da assimetria no movimento vertical de um cavalo, dando aos veterinários e profissionais equinos mais um ponto de dados confiável para apoiar sua avaliação geral.

Fig 3. Uma captura de tela do aplicativo Stride para iPhone mostrando um cavalo trotando.

Esta abordagem está ajudando o Stride a ganhar força em toda a comunidade veterinária equina, particularmente entre as novas gerações de veterinários que se sentem confortáveis em integrar ferramentas digitais aos seus fluxos de trabalho. Ao fornecer dados objetivos em tempo real, em um dispositivo familiar, o Stride ajuda a reduzir a variabilidade nas avaliações e apoia decisões clínicas mais confiantes e baseadas em evidências.

Link to this sectionO futuro da análise da marcha equina#

O Dr. Quentin Pleyers está agora expandindo o Stride para Android, com o objetivo de tornar a análise objetiva do movimento equino acessível a veterinários, profissionais equinos, treinadores, terapeutas, ferradores e proprietários de cavalos em todo o mundo. Ao ajudar os usuários a identificar assimetrias de movimento o mais cedo possível, o Stride visa apoiar uma intervenção precoce, melhor acompanhamento e os mais altos padrões possíveis de bem-estar equino. A colaboração contínua com parceiros acadêmicos e clínicos validará ainda mais o papel do Stride na prática e explorará novas aplicações para a análise objetiva de movimento na medicina equina.

Ao combinar décadas de experiência clínica com visão computacional de ponta, o Stride representa um novo capítulo sobre como a tecnologia pode apoiar, em vez de substituir, o olho treinado de um veterinário qualificado.

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Perguntas frequentes

  • Os repositórios do Ultralytics YOLO são distribuídos sob a Licença AGPL-3.0 por padrão. Esta licença aprovada pela OSI foi projetada para estudantes, pesquisadores e entusiastas, promovendo a colaboração aberta e exigindo que qualquer software que use componentes da AGPL-3.0 também seja de código aberto. Embora isso garanta transparência e promova a inovação, pode não se alinhar com casos de uso comercial.

    Se o seu projeto envolve incorporar o software e modelos de IA da Ultralytics em produtos ou serviços comerciais e você deseja evitar os requisitos de código aberto da AGPL-3.0, uma Licença Enterprise é a solução ideal.

    Os benefícios da Licença Enterprise incluem:

    • Flexibilidade comercial: Modifique e incorpore o código-fonte e os modelos do Ultralytics YOLO em produtos proprietários sem precisar aderir ao requisito da AGPL-3.0 de abrir o código-fonte do seu projeto.
    • Desenvolvimento proprietário: Obtenha total liberdade para desenvolver e distribuir aplicações comerciais que incluam código e modelos do Ultralytics YOLO.

    Para garantir uma integração perfeita e evitar restrições da AGPL-3.0, solicite uma Licença Enterprise da Ultralytics usando o formulário fornecido. Nossa equipe o ajudará a adaptar a licença às suas necessidades específicas.

  • O modelo que você escolher depende dos requisitos do seu projeto, incluindo desempenho, precisão, destino de implantação e limitações de hardware. Para a maioria dos novos projetos, o Ultralytics YOLO26 é o ponto de partida recomendado porque oferece as melhorias mais recentes em velocidade, precisão, capacidade de exportação e suporte multitarefa.

    Famílias de modelos YOLO anteriores permanecem disponíveis para equipes com fluxos de trabalho existentes ou requisitos de compatibilidade.

    Se você está começando do zero, escolha o YOLO26 primeiro e, em seguida, faça benchmarks com variantes menores ou maiores para encontrar o equilíbrio certo de velocidade e precisão para o seu ambiente de implantação.

  • Os modelos Ultralytics YOLO são uma família de modelos de visão computacional para tarefas como detecção de objetos, segmentação, classificação, estimativa de pose e detecção de objetos orientados. O YOLO26 é a versão estável mais recente e é recomendado para a maioria dos novos projetos. Versões anteriores do YOLO permanecem disponíveis para equipes com fluxos de trabalho existentes ou requisitos de compatibilidade.

  • Os modelos Ultralytics YOLO são arquiteturas de visão computacional desenvolvidas para analisar dados visuais de imagens e vídeos. Esses modelos podem ser treinados para tarefas que incluem detecção de objetos, classificação, estimativa de pose, rastreamento, segmentação de instâncias e detecção de objetos orientados.

    A família mais recente de modelos Ultralytics YOLO é o YOLO26, com versões anteriores do YOLO disponíveis para fluxos de trabalho existentes.

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