Corrección de Postura en Tiempo Real con IA

Detalles del Proyecto

Este proyecto de inteligencia artificial se enfocó en la detección y corrección de postura en tiempo real, utilizando modelos de visión por computadora. Basado en el proyecto COIL, se desarrolló un sistema que analiza la postura del usuario y determina si es correcta o incorrecta, proporcionando retroalimentación inmediata.

Características del sistema

• Entrenamiento de modelos utilizando Python, TensorFlow y OpenCV para procesar imágenes en tiempo real.
• Evaluación del rendimiento del modelo mediante el análisis de falsos positivos, falsos negativos, precisión y recall.
• Carga y procesamiento de datos en formato CSV para optimizar el entrenamiento del modelo con posturas etiquetadas.
• Implementación de un algoritmo de detección que compara la postura actual con patrones previamente aprendidos.
• Corrección en tiempo real mostrando alertas visuales o auditivas cuando la postura no es óptima.

Mi rol en el proyecto

Fui responsable del entrenamiento de modelos, afinando hiperparámetros para mejorar la precisión y reduciendo errores en la detección de posturas incorrectas. También diseñé un flujo de procesamiento de datos eficiente utilizando Pandas para estructurar la información de entrenamiento en archivos CSV. Finalmente, implementé la lógica para que el sistema pudiera detectar y alertar en tiempo real cuando un usuario adoptaba una mala postura.

Resultados

Este sistema permitió detectar posturas incorrectas con alta precisión, ayudando a mejorar la ergonomía y reducir problemas de postura en entornos laborales y de entrenamiento físico. Su capacidad de análisis en tiempo real lo hace ideal para integrarse en aplicaciones de bienestar, salud ocupacional y entrenamiento físico asistido por IA.