Link to this sectionمراقبة التمارين باستخدام Ultralytics YOLO26#
تعمل مراقبة التمارين من خلال تقدير الوضعية باستخدام Ultralytics YOLO26 على تحسين تقييم التمرين عن طريق تتبع العلامات والمفاصل الأساسية للجسم بدقة في الوقت الفعلي. توفر هذه التقنية ملاحظات فورية حول أداء التمرين، وتتتبع إجراءات التمرين، وتقيس مقاييس الأداء، مما يؤدي إلى تحسين جلسات التدريب لكل من المستخدمين والمدربين على حد سواء.
Watch: How to Monitor Workout Exercises with Ultralytics YOLO | Squats, Leg Extension, Pushups and More
Link to this sectionمزايا مراقبة التمارين#
- تحسين الأداء: تخصيص التمارين بناءً على بيانات المراقبة للحصول على نتائج أفضل.
- تحقيق الأهداف: تتبع أهداف اللياقة البدنية وتعديلها لتحقيق تقدم ملموس.
- التخصيص: خطط تمارين مخصصة بناءً على البيانات الفردية لتحقيق الفعالية.
- الوعي الصحي: الكشف المبكر عن الأنماط التي تشير إلى مشاكل صحية أو الإفراط في التدريب.
- اتخاذ قرارات مستنيرة: قرارات مبنية على البيانات لتعديل الروتين وتحديد أهداف واقعية.
Link to this sectionتطبيقات العالم الحقيقي#
| مراقبة التمارين | مراقبة التمارين |
|---|---|
![]() | ![]() |
| عد تمارين الضغط | عد تمارين العقلة |
Link to this sectionمراقبة التمارين باستخدام YOLO26#
يعمل حل AIGym على تنفيذ تقدير الوضعية ويقوم بحساب التكرارات من خلال قياس الزاوية التي تتشكل بواسطة ثلاث نقاط رئيسية أثناء حركة أحد الأطراف بين حدّي up_angle و down_angle. اختر النقاط الرئيسية للتمرين الذي ترغب في تتبعه باستخدام kpts، ثم قم بتشغيل الحل على مقطع الفيديو الخاص بك باستخدام Python API أو CLI.
# Run a workout example
yolo solutions workout show=True
# Pass a source video
yolo solutions workout source="path/to/video.mp4"
# Use keypoints for pushups
yolo solutions workout kpts="[6, 8, 10]"Link to this sectionخريطة النقاط الرئيسية#

Link to this sectionوسائط AIGym#
إليك جدول يحتوي على وسائط AIGym:
| الوسيط | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
model | str | None | المسار إلى ملف نموذج Ultralytics YOLO. |
up_angle | float | 145.0 | عتبة الزاوية لوضعية 'للأعلى'. |
down_angle | int | 90 | عتبة الزاوية لوضعية 'للأسفل'. |
kpts | list[int] | '[6, 8, 10]' | قائمة من ثلاثة فهارس نقاط مفصلية تستخدم لمراقبة التمارين. تتوافق هذه النقاط مع مفاصل الجسم أو أجزائه، مثل الكتفين والمرفقين والمعصمين، لتمارين مثل الضغط، العقلة، القرفصاء، وتمارين البطن. |
يدعم حل AIGym أيضًا مجموعة من معلمات تتبع الكائنات:
| الوسيط | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | يحدد خوارزمية التتبع المطلوب استخدامها. الخيارات المدمجة هي: botsort.yaml و bytetrack.yaml و ocsort.yaml و deepocsort.yaml و fasttrack.yaml و tracktrack.yaml. |
conf | float | 0.1 | يضبط عتبة الثقة للاكتشافات؛ تسمح القيم المنخفضة بتتبع المزيد من الكائنات ولكنها قد تتضمن إيجابيات كاذبة. |
iou | float | 0.7 | يضبط عتبة تقاطع الاتحاد (IoU) لتصفية الاكتشافات المتداخلة. |
classes | list | None | يصفي النتائج حسب فهرس الفئة. على سبيل المثال، classes=[0, 2, 3] يتتبع الفئات المحددة فقط. |
verbose | bool | True | يتحكم في عرض نتائج التتبع، مما يوفر مخرجاً مرئياً للكائنات المتعقبة. |
device | str | None | يحدد الجهاز للاستدلال (على سبيل المثال، cpu أو cuda:0 أو 0). يسمح للمستخدمين بالاختيار بين وحدة المعالجة المركزية، أو وحدة معالجة رسومات محددة، أو أجهزة حوسبة أخرى لتنفيذ النموذج. |
بالإضافة إلى ذلك، يمكن تطبيق إعدادات التصور التالية:
| الوسيط | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
show | bool | False | إذا كان True، فإنه يعرض الصور أو مقاطع الفيديو المشروحة في نافذة. مفيد للحصول على ملاحظات مرئية فورية أثناء التطوير أو الاختبار. |
line_width | int or None | None | يحدد عرض خط صناديق التحديد. إذا كان None، يتم تعديل عرض الخط تلقائياً بناءً على حجم الصورة. يوفر تخصيصاً مرئياً للوضوح. |
show_conf | bool | True | يعرض درجة الثقة لكل اكتشاف بجانب التصنيف. يوفر رؤية حول مدى يقين النموذج في كل اكتشاف. |
show_labels | bool | True | يعرض تصنيفات كل اكتشاف في المخرجات المرئية. يوفر فهماً فورياً للكائنات المكتشفة. |
Link to this sectionالأسئلة الشائعة#
Link to this sectionكيف يمكنني مراقبة تمارين الرياضية باستخدام Ultralytics YOLO26؟#
لمراقبة تمارينك باستخدام Ultralytics YOLO26، يمكنك الاستفادة من قدرات تقدير الوضعية لتتبع وتحليل المعالم الرئيسية للجسم والمفاصل في الوقت الفعلي. يتيح لك هذا تلقي ملاحظات فورية حول أداء التمرين، وحساب التكرارات، وقياس مقاييس الأداء. يمكنك البدء باستخدام كود المثال المقدم لتمارين الضغط (push-ups)، أو تمارين العقلة (pull-ups)، أو تمارين البطن (ab workouts) كما هو موضح:
import cv2
from ultralytics import solutions
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
gym = solutions.AIGym(
line_width=2,
show=True,
kpts=[6, 8, 10],
)
while cap.isOpened():
success, im0 = cap.read()
if not success:
print("Video frame is empty or processing is complete.")
break
results = gym(im0)
cv2.destroyAllWindows()لمزيد من التخصيص والإعدادات، يمكنك الرجوع إلى قسم AIGym في التوثيق.
Link to this sectionما هي فوائد استخدام Ultralytics YOLO26 لمراقبة التمارين؟#
يوفر استخدام Ultralytics YOLO26 لمراقبة التمارين العديد من الفوائد الرئيسية:
- تحسين الأداء: من خلال تخصيص التمارين بناءً على بيانات المراقبة، يمكنك تحقيق نتائج أفضل.
- تحقيق الأهداف: تتبع أهداف اللياقة البدنية وتعديلها بسهولة لتحقيق تقدم ملموس.
- التخصيص: احصل على خطط تمارين مخصصة بناءً على بياناتك الفردية لتحقيق الفعالية المثلى.
- الوعي الصحي: الكشف المبكر عن الأنماط التي تشير إلى مشاكل صحية محتملة أو الإفراط في التدريب.
- اتخاذ قرارات مستنيرة: اتخذ قرارات مبنية على البيانات لتعديل الروتين وتحديد أهداف واقعية.
يمكنك مشاهدة عرض توضيحي على YouTube لرؤية هذه الفوائد أثناء العمل.
Link to this sectionما مدى دقة Ultralytics YOLO26 في اكتشاف وتتبع التمارين؟#
يتميز Ultralytics YOLO26 بدقة عالية في اكتشاف وتتبع التمارين بفضل إمكانيات تقدير الوضعية المتطورة. يمكنه تتبع علامات ومفاصل الجسم الرئيسية بدقة، مما يوفر ملاحظات في الوقت الفعلي حول شكل التمرين ومقاييس الأداء. تضمن الأوزان المدربة مسبقًا والبنية القوية للنموذج دقة وموثوقية عالية. للحصول على أمثلة من العالم الحقيقي، تحقق من قسم تطبيقات العالم الحقيقي في التوثيق، والذي يعرض عد تمارين الضغط والعقلة.
Link to this sectionهل يمكنني استخدام Ultralytics YOLO26 لروتين تمارين مخصص؟#
نعم، يمكن تكييف Ultralytics YOLO26 لروتين تمارين مخصص. تكتشف فئة AIGym تكرارات التمرين باستخدام وسائط up_angle و down_angle و kpts. يمكنك تحديد النقاط الرئيسية والزوايا لاكتشاف تمارين محددة. إليك نموذج إعداد:
from ultralytics import solutions
gym = solutions.AIGym(
line_width=2,
show=True,
kpts=[6, 8, 10], # For pushups - can be customized for other exercises
)لمزيد من التفاصيل حول ضبط الوسائط، راجع قسم وسائط AIGym. تتيح هذه المرونة مراقبة تمارين متنوعة وتخصيص الروتين بناءً على أهداف اللياقة البدنية الخاصة بك.
Link to this sectionكيف يمكنني حفظ مخرجات مراقبة التمارين باستخدام Ultralytics YOLO26؟#
لحفظ مخرجات مراقبة التمارين، يمكنك تعديل التعليمات البرمجية لتضمين كاتب فيديو يحفظ الإطارات المعالجة. إليك مثال:
import cv2
from ultralytics import solutions
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("workouts.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))
gym = solutions.AIGym(
line_width=2,
show=True,
kpts=[6, 8, 10],
)
while cap.isOpened():
success, im0 = cap.read()
if not success:
print("Video frame is empty or processing is complete.")
break
results = gym(im0)
video_writer.write(results.plot_im)
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()يقوم هذا الإعداد بكتابة الفيديو الذي تمت مراقبته في ملف إخراج، مما يسمح لك بمراجعة أداء تمرينك لاحقًا أو مشاركته مع المدربين للحصول على ملاحظات إضافية.

