O salto vertical é uma habilidade humana utilizada como indicador de potência dos membros inferiores. O parâmetro mais utilizado para a sua avaliação é a altura do salto, que é considerado o deslocamento do centro de massa do corpo. Há três métodos comumente utilizados para este fim: o método ótico baseado em vídeo (VID), considerado o métodopadrão ouro, mas requer um processamento de dados bastante trabalhoso; o método baseado na força de reação vertical do solo, que requer um equipamento com custo bastante elevado; e o método do tempo de voo (TV). O método TV, apesar de ser simples e de baixo custo (pode ser utilizado um smartphone), pode apresentar um erro considerável quando a técnica do salto não é bem executada e este método também não permite a medida da profundidade doagachamento realizada na fase de propulsão do salto. Com a ideia de desenvolver um novo sistema simples, portátil, de baixo custo e que utilize o método VID (padrão ouro), desenvolvemos um sistema embarcado utilizando um Raspberry Pi (mini-computador) e uma câmera infravermelho com LEDs emissores de infravermelho. O sistema mede a altura dosalto vertical e a profundidade de agachamento rastreando (tracking) o deslocamento de um marcador reflexivo posicionado na cintura do indivíduo avaliado durante o salto vertical. O processamento é realizado pela linguagem Python, por meio de funções da biblioteca OpenCV e da biblioteca picamera para a captura de dados. A interface do sistema foi desenvolvida em ambiente Web, utilizando framework Django em conjunto com Bootstrap, com objetivo deser multiplataforma. Para armazenamento dos dados das avaliações foi utilizado o banco de dados SQLite. Para o processamento dos dados (tracking do marcador reflexivo), foi necessário construir um calibrador (objeto de dimensões conhecidas) para que fosse possível a conversão da distância de deslocamento em pixels para uma distância real, em centímetros. O calibrador é uma pequena caixa retangular com dois pontos de referência separados por uma distância de 10 cm que é colocado a frente do indivíduo, e na mesma linha, durante a avaliação do salto vertical. Para melhor desempenho do algoritmo de tracking técnicas de eliminação de ruídos foram aplicadas. Além disso, o sistema permite o ajuste dos parâmetros da câmera, como brilho, contraste, ISO e shutter, através da interface web que envia os parâmetros que serão utilizados pela biblioteca picamera. Portanto, com a utilização deste novo sistema embarcado é possível avaliar a altura e profundidade dos seguintes tipos de salto vertical encontrados na literatura: countermovement jump, squat jump, continuous jump e drop jump com facilidade. Com o sistema embarcado e um computador, o usuário será capaz, por meio da interface web, de gravar, analisar e gerar relatórios dos diferentes tipos de saltos verticais.
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