Saber exatamente quando o pé toca o chão e quando ele o deixa é uma das partes mais fundamentais de uma análise da marcha precisa. Esses momentos, conhecidos como aterrissagem do pé (contato inicial) e toe-off (saída do pé), influenciam a cadência, a mecânica da passada, os padrões de carga, as assimetrias e, em última instância, a precisão com que é possível orientar a técnica de corrida e a estratégia de prevenção de lesões.
Em nosso esforço contínuo para avançar na precisão biomecânica, testamos recentemente vários novos algoritmos para detectar esses eventos-chave em vídeos de esteira, de vista lateral.
Pense nisso como ensinar nosso sistema a encontrar o quadro exato do vídeo em que o pé toca o chão ou o deixa, com precisão quase de laboratório.
O que testamos
Nossa equipe comparou vários métodos de detecção no mesmo conjunto de dados de vídeos de corrida em esteira. Cada método foi avaliado quanto a:
- Exatidão: identifica corretamente o momento real da aterrissagem do pé ou do toe-off?
- Precisão: qual a proximidade da detecção em relação ao quadro exato do vídeo?
- Robustez: mantém o desempenho em diferentes velocidades, tipos de pisada e perfis de corredores?
- Taxa de erro: com que frequência deixa de detectar um evento ou detecta um evento inexistente?
📊 O que encontramos
1. Detecção da aterrissagem do pé (contato inicial)
Dois novos métodos superaram claramente o nosso sistema atual.
• Método de melhor desempenho: 99,6% de exatidão
Esse método quase nunca deixa de detectar uma aterrissagem e erra por menos de um quadro de vídeo, um nível de precisão antes alcançável apenas com sistemas de captura de movimento de nível laboratorial.
• Segundo melhor método: 97,4% de exatidão
Essa abordagem também apresentou resultados excepcionais, gerando apenas 2 falsos positivos em todo o teste. É altamente confiável e estável em diferentes padrões de corrida.
Juntos, esses dois métodos tiveram desempenho 2–3× melhor do que o nosso método atual em produção.
2. Detecção do toe-off (pé deixando o chão)
O toe-off é notoriamente mais difícil de detectar, mesmo em laboratórios de biomecânica controlados. Mas um novo método se destacou claramente:
• Melhor método de toe-off: 92,7% de exatidão
Esse método superou significativamente a nossa abordagem existente e demonstrou excelente consistência em diferentes velocidades e padrões de pisada.
Assim como na aterrissagem do pé, a nova abordagem reduziu os erros em grande margem e entregou uma exatidão por quadro muito mais apurada.
💡 Por que isso importa
Essas melhorias não são apenas acadêmicas: elas se traduzem diretamente em uma melhor experiência para os corredores e em informações de treino mais confiáveis.
O que os novos métodos trazem:
- Detecção 2–3× mais exata em comparação com o nosso pipeline atual
- Até 85% menos erros, tornando as análises mais estáveis e confiáveis
- Maior precisão em métricas como cadência, tempo de contato, simetria da passada, padrões de reação do solo e fases de carga
- Robustez aprimorada em diferentes estilos de corrida, velocidades e tênis
- Pronto para testes em condições reais no aplicativo Ochy
Para os corredores, isso significa dados mais confiáveis, informações mais acionáveis e uma análise que reflete melhor a realidade da sua forma de corrida.
Para treinadores e profissionais de saúde, aumenta a confiança e a repetibilidade das nossas métricas baseadas em eventos, permitindo um acompanhamento de progresso mais claro e decisões mais precisas.
Próximos passos
Esses métodos de melhor desempenho passam agora para a fase de testes com usuários, dentro do nosso roteiro contínuo de aprimoramento da exatidão. Depois de validados em imagens reais em grande escala (smartphones, ângulos, condições de iluminação), serão implantados no mecanismo de análise ao vivo da Ochy.
Este é apenas um passo em nosso compromisso de ampliar continuamente os limites da biomecânica baseada em smartphone, levando a precisão de nível laboratorial a todos os corredores, em qualquer lugar.
