Trainingseinheiten überwachen mit Ultralytics YOLO26#

Um deine Trainingseinheiten mit Ultralytics YOLO26 zu überwachen, kannst du die Funktionen zur Posenschätzung nutzen, um wichtige Körperlandmarken und Gelenke in Echtzeit zu verfolgen und zu analysieren. So erhältst du sofortiges Feedback zu deiner Übungsausführung, kannst Wiederholungen zählen und Leistungskennzahlen messen. Du kannst zunächst den bereitgestellten Beispielcode für Liegestütze, Klimmzüge oder Bauchmuskelübungen wie folgt verwenden:

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()

Für weitere Anpassungen und Einstellungen kannst du den Abschnitt AIGym in der Dokumentation konsultieren.

Die Verwendung von Ultralytics YOLO26 zur Überwachung von Trainingseinheiten bietet mehrere wichtige Vorteile:

• Optimierte Leistung: Indem du Trainingseinheiten auf Grundlage der Überwachungsdaten anpasst, kannst du bessere Ergebnisse erzielen.
• Zielerreichung: Fitnessziele einfach verfolgen und anpassen, um messbare Fortschritte zu erzielen.
• Personalisierung: Individuell auf deine Daten zugeschnittene Trainingspläne für eine optimale Wirksamkeit erhalten.
• Gesundheitsbewusstsein: Früherkennung von Mustern, die auf mögliche gesundheitliche Probleme oder Übertraining hindeuten.
• Fundierte Entscheidungen: Datenbasierte Entscheidungen treffen, um Trainingsabläufe anzupassen und realistische Ziele festzulegen.

Du kannst dir eine YouTube-Videodemonstration ansehen, um diese Vorteile in der Praxis zu erleben.

Ultralytics YOLO26 erkennt und verfolgt Übungen dank seiner hochmodernen Posenschätzungsfunktionen äußerst präzise. Das Modell kann wichtige Körperlandmarken und Gelenke genau verfolgen und liefert Echtzeit-Feedback zur Übungsausführung und zu Leistungskennzahlen. Die vortrainierten Gewichte und die robuste Architektur des Modells gewährleisten eine hohe Präzision und Zuverlässigkeit. Beispiele aus der Praxis findest du im Abschnitt Anwendungen aus der Praxis der Dokumentation, der das Zählen von Liegestützen und Klimmzügen zeigt.

Ja, Ultralytics YOLO26 kann an individuelle Trainingsabläufe angepasst werden. Die Klasse AIGym erkennt Übungswiederholungen mithilfe der Argumente up_angle, down_angle und kpts. Du kannst Schlüsselpunkte und Winkel angeben, um bestimmte Übungen zu erkennen. Hier ist ein Beispiel für die Einrichtung:

from ultralytics import solutions

gym = solutions.AIGym(
    line_width=2,
    show=True,
    kpts=[6, 8, 10],  # For pushups - can be customized for other exercises
)

Weitere Informationen zum Festlegen von Argumenten findest du im Abschnitt Argumente AIGym. Diese Flexibilität ermöglicht es dir, verschiedene Übungen zu überwachen und Trainingsabläufe auf Grundlage deiner Fitnessziele anzupassen.

Um die Ausgabe der Trainingsüberwachung zu speichern, kannst du den Code so ändern, dass ein Videowriter die verarbeiteten Einzelbilder speichert. Hier ist ein Beispiel:

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()

Diese Einrichtung schreibt das überwachte Video in eine Ausgabedatei. So kannst du deine Trainingsleistung später überprüfen oder das Video zur zusätzlichen Rückmeldung mit Trainern teilen.