Examinando por Autor "Cantelli Salazar, Fernando Antonio"

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    Sistema inteligente de apoyo para la detección de postura en la prevención de trastornos musculoesqueléticos de trabajadores en un hospital de Lambayeque
    (Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Cantelli Salazar, Fernando Antonio; Cantelli Salazar, Fernando Antonio; Castillo Zumaran, Segundo Jose
    El presente trabajo de investigación demostró como un Sistema Inteligente de Apoyo, basado en la tecnología de Machine Learning y centrado en la visión computacional puede presentarse como solución a la problemática de detección de posturas inadecuadas, contribuyendo así a la prevención de trastornos musculoesqueléticos (TME). El sistema permite detectar posturas incorrectas en base a la detección de puntos de referencias y reglas de evaluación, gestionar la información recolectada mediante una interfaz de usuario y mostrar recomendaciones en tiempo real para corregir dichas posturas. La investigación realizada fue de tipo aplicada, centrándose en la prevención de TME apoyándose en la implementación de un sistema inteligente capaz de evaluar las posturas de los trabajadores de salud de un hospital de Lambayeque. El sistema fue implementado utilizando la metodología Extreme Programming (XP), incluyendo una interfaz web dinámica desarrollada en Python, con el uso de Streamlit y MySQL como gestor de base de datos. Gracias al uso del modelo MediaPipe para la estimación de poses y el procesamiento de video, se alcanzó una precisión del 92% en la identificación de posturas inadecuadas, detectando en esta postura los puntos de referencia de la cara y oídos, cuello, cadera y miembros superiores e inferiores mediante la captura lateral del cuerpo del sujeto en su totalidad.