Assistant d’Entraînement Intelligent
Loading...
Date
2025
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
University of Msila
Abstract
Ce mémoire présente le développement d’un système intelligent d’analyse posturale en temps
réel, conçu pour évaluer la qualité des mouvements corporels lors d’activités sportives ou de
rééducation. Le système repose sur des technologies de vision par ordinateur et d’intelligence
artificielle, en exploitant notamment MediaPipe, YOLO et OpenCV, et a été entièrement
implémenté en Python.
À partir d’une simple webcam ou d’une vidéo, le système détecte automatiquement les points
articulaires du corps (landmarks), les compare à une posture de référence et calcule un score de
similarité exprimé sur 100. Une interface graphique conviviale permet à l’utilisateur de
visualiser sa posture, d’obtenir un retour instantané, et d’interagir facilement avec les options
d’analyse.
Les résultats expérimentaux obtenus montrent une bonne précision de détection, une fiabilité
dans divers contextes (mouvement seul ou en groupe), et une réactivité satisfaisante pour une
utilisation en temps réel. Le système s’est révélé efficace dans l’analyse d’exercices de yoga, de
fitness et de judo.
Ce travail ouvre des perspectives concrètes d’amélioration, notamment l’ajout de corrections
automatisées, l’adaptation aux disciplines sportives spécifiques, et le développement d’une version
mobile. Il constitue une base prometteuse pour des applications pratiques dans le sport, la santé
et l’enseignement.
Description
Keywords
Assistant d’Entraînement Intelligent