Sistema integral de control y seguimiento personalizado para gimnasios, basado en inteligencia articial
| dc.contributor.advisor | Manzano Villafuerte Víctor Santiago | |
| dc.contributor.author | Guamán Coello Darío Armando | |
| dc.contributor.editor | Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Telecomunicaciones | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-31T16:15:17Z | |
| dc.date.issued | 2025-07 | |
| dc.description | El crecimiento sostenido de centros de entrenamiento en Ecuador ha motivado el diseño de un sistema inteligente de control y seguimiento personalizado para usuarios de gimnasio. Este sistema integra una placa ESP32 como núcleo de procesamiento y comunicación inalámbrica, junto con un sensor ECG encargado de capturar señales cardíacas durante la actividad física. La alimentación se gestiona mediante una batería Li-Po de 7.4 V, estabilizada por un regulador LM7805 para garantizar el suministro constante a los componentes. Paralelamente, se incorpora una cámara Dahua HC4 que permite realizar la captura de video en tiempo real para validar el ingreso del usuario mediante reconocimiento facial, lo cual garantiza un acceso seguro y automatizado. El procesamiento avanzado de imágenes se ejecuta en una NVIDIA Jetson Nano, seleccionada por su alto rendimiento en tareas de visión por computadora. Los datos recolectados son transmitidos vía Wi-Fi hacia una aplicación móvil desarrollada en Flutter, que permite al usuario visualizar métricas personalizadas, registrar rutinas y acceder a recomendaciones basadas en su desempeño físico. Durante el desarrollo, se utilizó Google Colab como plataforma de entrenamiento para el modelo basado en YOLOv8, y Roboflow para la gestión y etiquetado de datos visuales. Esta solución tecnológica representa un avance en la automatización y personalización de entornos deportivos, ofreciendo una experiencia inteligente y adaptativa que mejora el rendimiento, la seguridad y la motivación de los usuarios. El sistema se plantea como una herramienta innovadora en el contexto del bienestar y acondicionamiento físico basado en datos | |
| dc.description.abstract | The sustained growth of fitness centers in Ecuador has motivated the design of a customized intelligent control and monitoring system for gym users. This system integrates an ESP32 board as the processing and wireless communication core, along with an ECG sensor responsible for capturing cardiac signals during physical activity. Power is managed by a 7.4V Li-Po battery, stabilized by an LM7805 regulator to ensure a constant supply to the components. In addition, a Dahua HC4 camera is incorporated, enabling real-time video capture to validate user entry through facial recognition, ensuring secure and automated access. Advanced image processing runs on an NVIDIA Jetson Nano, selected for its high performance in computer vision tasks. The collected data is transmitted via Wi-Fi to a mobile app developed in Flutter, which allows the user to view personalized metrics, log routines, and access recommendations based on their physical performance. During development, Google Colab was used as the training platform for the YOLOv8-based model, and Roboflow was used to manage and label the visual data. This technological solution represents a breakthrough in the automation and personalization of sports environments, offering an intelligent and adaptive experience that improves user performance, safety, and motivation. The system is presented as an innovative tool in the context of data-driven wellness and fitness. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/45215 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.subject | CENTROS DE ENTRENAMIENTO | |
| dc.subject | VISIÓN POR COMPUTADORA | |
| dc.subject | RECONOCIMIENTO FACIAL | |
| dc.subject | YOLOV8 | |
| dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | |
| dc.title | Sistema integral de control y seguimiento personalizado para gimnasios, basado en inteligencia articial | |
| dc.type | bachelorThesis |
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