{"id":1353,"date":"2022-05-16T19:46:54","date_gmt":"2022-05-16T18:46:54","guid":{"rendered":"https:\/\/spleeft.app\/?p=1353"},"modified":"2022-09-24T16:43:32","modified_gmt":"2022-09-24T15:43:32","slug":"entrenamiento-basado-en-la-velocidad-de-spleeft-en-tu-bolsillo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spleeft.app\/es\/entrenamiento-basado-en-la-velocidad-de-spleeft-en-tu-bolsillo\/","title":{"rendered":"Spleeft: Entrenamiento basado en la velocidad en tu bolsillo"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Cuando era ni\u00f1o, recuerdo ver pel\u00edculas \"futuristas\", personajes que utilizaban supertecnolog\u00edas en su vida cotidiana, algunas alejadas de la realidad todav\u00eda (o no) como los hologramas, y otras que poco a poco se van consolidando en nuestro d\u00eda a d\u00eda, como los gadgets inteligentes capaces de ampliar la info o responder a nuestras preguntas. En ese momento cre\u00ed: \u00bfHabr\u00e1 un d\u00eda en que lo que una vez fue una pel\u00edcula se haga realidad? Y ese d\u00eda ha llegado.<\/p>\n\n\n\n

\u00daltimamente, como ciclista aficionado, siempre intento buscar y utilizar herramientas e innovaciones de alto rendimiento.<\/p>\n\n\n\n

En este post voy a hablar de Spleeft, una app capaz de medir la velocidad de la barra en tiempo real<\/strong> para sentadilla y peso muerto, basado en tecnolog\u00edas de realidad aumentada e inteligencia artificial<\/strong>para que no necesites ning\u00fan dispositivo externo, s\u00f3lo la c\u00e1mara de tu tel\u00e9fono<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Tres ventajas de Spleeft para tu entrenamiento<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Velocidad media en tiempo real sin necesidad de dispositivos externos<\/h4>\n\n\n\n

Ac\u00e9rcate a tu tel\u00e9fono, ajusta el rendimiento de la app (te gu\u00eda) y obt\u00e9n autom\u00e1ticamente la velocidad de tus ejercicios. Si no conoces todas las ventajas del entrenamiento basado en la velocidad, sigue leyendo para descubrirlas. Tambi\u00e9n tienes la posibilidad de utilizar una amplitud de movimiento individual y constante o de configurarla autom\u00e1ticamente para cada levantamiento, en funci\u00f3n de la antropometr\u00eda r\u00e1pida que deber\u00e1s realizar. Haga clic para ver una demostraci\u00f3n r\u00e1pida.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Control de la fatiga entre y durante las sesiones<\/h4>\n\n\n\n

Spleeft tambi\u00e9n puede establecer la p\u00e9rdida de velocidad durante una serie para que puedas ajustar el car\u00e1cter del esfuerzo requerido para tu entrenamiento y disponer de energ\u00eda suficiente para otros entrenamientos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, tambi\u00e9n tiene la oportunidad de medir su 1RM bas\u00e1ndose en un perfil carga-velocidad y ajustarlo diariamente con una prueba r\u00e1pida<\/strong>para que puedas controlar la fatiga con la que llegas a la sesi\u00f3n, ajustar la carga de entrenamiento a tu estado f\u00edsico y mantener constante la intensidad del entrenamiento, optimizando al m\u00e1ximo tu entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Captura de pantalla de ajustes y perfil de velocidad de carga<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Seguimiento del entrenamiento de resistencia<\/h4>\n\n\n\n

Cada serie y prueba se guardar\u00e1 en el historial, lo que te permitir\u00e1 controlar y cuantificar tu entrenamiento de resistencia como nunca.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Aprendizaje autom\u00e1tico y realidad aumentada en su formaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Spleeft utiliza un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico validado cient\u00edficamente<\/a> que se desarroll\u00f3 para su uso eficiente en tecnolog\u00edas m\u00f3viles. Es capaz de detectar y rastrear 33 puntos corporales con precisi\u00f3n. Esos puntos son utilizados por el algoritmo para medir la velocidad y el rango de movimiento con la mayor precisi\u00f3n que permita tu tel\u00e9fono, adem\u00e1s de mostrarse en pantalla para ofrecer una experiencia de realidad aumentada. Por tanto, el rendimiento de la app ser\u00e1 proporcional a la capacidad de tu m\u00f3vil para utilizar el potente modelo.<\/p>\n\n\n\n

Fiabilidad y precisi\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Para conocer la validez de nuestra tecnolog\u00eda, adem\u00e1s de un mont\u00f3n de pruebas internas, hemos realizado un peque\u00f1o estudio en el que comparamos 100 sentadillas diferentes con tres dispositivos distintos: dos tel\u00e9fonos Android (de gama media baja, Xiaomi Redmi Note 6 Pro, y Xiaomi Mi A3) en los que se realiz\u00f3 un seguimiento de la velocidad en tiempo real con Spleeft; y un Apple iPhone 7 que se utiliz\u00f3 para grabar todos los levantamientos a c\u00e1mara lenta (240fps), para analizarlos despu\u00e9s con otro aplicaci\u00f3n validada cient\u00edficamente<\/a>con el inconveniente de que todos los ascensores deben analizarse manualmente.<\/p>\n\n\n\n

Xiaomi Redmi Note 6 alcanz\u00f3 durante la prueba un rendimiento de 18fps aprox. con un tama\u00f1o de previsualizaci\u00f3n de 240\u00d7160, mientras que Xiaomi Mi A3 alcanz\u00f3 los 20fps con un tama\u00f1o de previsualizaci\u00f3n de 176\u00d7144. Por lo tanto, aunque ser\u00e1 necesario investigar m\u00e1s, observamos que reducir el tama\u00f1o de previsualizaci\u00f3n aumenta el rendimiento del modelo. Ambos tel\u00e9fonos utilizaron el modo preciso.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados de esta peque\u00f1a investigaci\u00f3n muestran una correlaci\u00f3n muy alta entre Spleeft y la aplicaci\u00f3n validada<\/strong> (r=0,97), datos que proporcionar\u00edan validez y fiabilidad a Spleeft<\/strong>. La correlaci\u00f3n entre los tel\u00e9fonos Android en los que se ejecut\u00f3 Spleeft tambi\u00e9n fue muy alta (r=0,98), lo que significa que los datos son coherente en diferentes dispositivos con los ajustes adecuados<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Correlaci\u00f3n entre la aplicaci\u00f3n validada y Spleeft y correlaci\u00f3n entre dos tel\u00e9fonos con Spleeft<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

El coeficiente de correlaci\u00f3n de Pearson (R) mide la relaci\u00f3n entre dos variables, siendo una la relaci\u00f3n perfecta. Por lo tanto, nos indica lo predecible que es una variable a partir de otra.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

En cuanto al error, ambos tel\u00e9fonos obtuvieron un error medio de 0,03 m\/s. Analiz\u00e1ndolos minuciosamente, se comprob\u00f3 que el error medio es menor con elevaciones m\u00e1s lentas entre 0,3-0,7 m\/s (error de 0,02 m\/s), aumentando un poco entre 0,7-0,9 m\/s (error de 0,03) y subiendo hasta un error medio de 0,06 m\/s con velocidades m\u00e1s altas, no siendo nunca un error significativo.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

En conclusi\u00f3n, se puede observar que Spleeft puede ser \u00fatil y v\u00e1lido para practicantes y aficionados que necesitan optimizar su entrenamiento de resistencia pero no pueden permitirse un codificador lineal.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Espero que lo disfrute.<\/p>\n\n\n\n

Puede probar la Versi\u00f3n DEMO aqu\u00ed<\/a> o descargar la Versi\u00f3n COMPLETA aqu\u00ed<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cuando era ni\u00f1o, recuerdo ver pel\u00edculas \u201cfuturistas\u201d, personajes que utilizaban supertecnolog\u00edas en su vida cotidiana, algunas alejadas de la realidad todav\u00eda (o no) como los hologramas, y otras que poco a poco se van consolidando en nuestro d\u00eda a d\u00eda, como los gadgets inteligentes capaces de ampliar la informaci\u00f3n o responder a nuestras preguntas. En ese momento ... <\/p>\n

Leer m\u00e1s \"Spleeft: Entrenamiento basado en la velocidad en tu bolsillo\"<\/span><\/a><\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1359,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[21],"class_list":["post-1353","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-general","tag-vbt"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1353","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1353"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1353\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1359"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1353"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1353"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/spleeft.app\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1353"}],"curies":[{"name":"gracias","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}