Workouts Monitoring using Ultralytics YOLO11

Monitoring workouts through pose estimation with Ultralytics YOLO11 enhances exercise assessment by accurately tracking key body landmarks and joints in real-time. This technology provides instant feedback on exercise form, tracks workout routines, and measures performance metrics, optimizing training sessions for users and trainers alike.

شاهد: Workouts Monitoring using Ultralytics YOLO11 | Pushups, Pullups, Ab Workouts

مزايا مراقبة التدريبات؟

• الأداء الأمثل: تصميم التدريبات بناء على بيانات المراقبة للحصول على نتائج أفضل.
• تحقيق الهدف: تتبع وضبط أهداف اللياقة البدنية لتحقيق تقدم قابل للقياس.
• التخصيص: خطط تمرين مخصصة بناء على البيانات الفردية لتحقيق الفعالية.
• التوعية الصحية: الكشف المبكر عن الأنماط التي تشير إلى مشاكل صحية أو الإفراط في التدريب.
• قرارات مستنيرة: قرارات تعتمد على البيانات لتعديل الإجراءات الروتينية وتحديد أهداف واقعية.

تطبيقات العالم الحقيقي

مراقبة التدريبات	مراقبة التدريبات
بوشوبس العد	سحب العد

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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(
    model="yolo11n-pose.pt",
    show=True,
    kpts=[6, 8, 10],
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = gym.monitor(im0)

cv2.destroyAllWindows()

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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(
    show=True,
    kpts=[6, 8, 10],
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = gym.monitor(im0)
    video_writer.write(im0)

cv2.destroyAllWindows()
video_writer.release()

خريطة النقاط الرئيسية

الحجج AIGym

الحجج model.predict

الحجج model.track

الأسئلة المتداولة

How do I monitor my workouts using Ultralytics YOLO11?

To monitor your workouts using Ultralytics YOLO11, you can utilize the pose estimation capabilities to track and analyze key body landmarks and joints in real-time. This allows you to receive instant feedback on your exercise form, count repetitions, and measure performance metrics. You can start by using the provided example code for pushups, pullups, or ab workouts as shown:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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 video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = gym.monitor(im0)

cv2.destroyAllWindows()

لمزيد من التخصيص والإعدادات، يمكنك الرجوع إلى قسم AIGym في الوثائق.

What are the benefits of using Ultralytics YOLO11 for workout monitoring?

Using Ultralytics YOLO11 for workout monitoring provides several key benefits:

• الأداء الأمثل: من خلال تخصيص التدريبات بناءً على بيانات المراقبة، يمكنك تحقيق نتائج أفضل.
• تحقيق الأهداف: تتبع أهداف اللياقة البدنية وضبطها بسهولة لتحقيق تقدم قابل للقياس.
• التخصيص: احصل على خطط تمرين مخصصة بناءً على بياناتك الفردية لتحقيق الفعالية المثلى.
• التوعية الصحية: الكشف المبكر عن الأنماط التي تشير إلى مشاكل صحية محتملة أو الإفراط في التدريب.
• قرارات مستنيرة: اتخذ قرارات قائمة على البيانات لضبط الإجراءات الروتينية ووضع أهداف واقعية.

يمكنك مشاهدة فيديو توضيحي على YouTube لمشاهدة هذه المزايا أثناء العمل.

How accurate is Ultralytics YOLO11 in detecting and tracking exercises?

Ultralytics YOLO11 is highly accurate in detecting and tracking exercises due to its state-of-the-art pose estimation capabilities. It can accurately track key body landmarks and joints, providing real-time feedback on exercise form and performance metrics. The model's pretrained weights and robust architecture ensure high precision and reliability. For real-world examples, check out the real-world applications section in the documentation, which showcases pushups and pullups counting.

Can I use Ultralytics YOLO11 for custom workout routines?

Yes, Ultralytics YOLO11 can be adapted for custom workout routines. The AIGym يدعم الفصل أنواعًا مختلفة من الوضعيات مثل "تمرين الضغط" و "تمرين السحب" و "تمرين البطن". يمكنك تحديد نقاط رئيسية وزوايا للكشف عن تمارين محددة. إليك مثال على الإعداد:

from ultralytics import solutions

gym = solutions.AIGym(
    line_width=2,
    show=True,
    kpts=[6, 8, 10],
)

للمزيد من التفاصيل حول إعداد الوسيعات، راجع الحجج AIGym القسم. تسمح لك هذه المرونة بمراقبة التمارين المختلفة وتخصيص التمارين الروتينية بناءً على احتياجاتك.

How can I save the workout monitoring output using Ultralytics YOLO11?

لحفظ مخرجات مراقبة التمرين، يمكنك تعديل الشيفرة البرمجية لتضمين كاتب فيديو يحفظ الإطارات المعالجة. إليك مثال على ذلك:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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 video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = gym.monitor(im0)
    video_writer.write(im0)

cv2.destroyAllWindows()
video_writer.release()

يكتب هذا الإعداد الفيديو المراقب إلى ملف الإخراج. لمزيد من التفاصيل، راجع قسم مراقبة التدريبات مع حفظ الإخراج.

📅 Created 10 months ago ✏️ Updated 4 days ago

التعليقات