Monitoraggio degli allenamenti con Ultralytics YOLO11

Il monitoraggio degli allenamenti attraverso la stima della posa con Ultralytics YOLO11 migliora la valutazione degli esercizi grazie al rilevamento accurato dei principali punti di riferimento del corpo e delle articolazioni in tempo reale. Questa tecnologia fornisce un feedback immediato sulla forma dell'esercizio, traccia le routine di allenamento e misura le metriche delle prestazioni, ottimizzando le sessioni di allenamento sia per gli utenti che per gli allenatori.

Guarda: Workouts Monitoring using Ultralytics YOLO11 | Push-ups, Pull-ups, Ab Workouts

Vantaggi del monitoraggio degli allenamenti?

• Prestazioni ottimizzate: Adattamento degli allenamenti in base ai dati di monitoraggio per ottenere risultati migliori.
• Raggiungimento degli obiettivi: Tracciare e modificare gli obiettivi di fitness per ottenere progressi misurabili.
• Personalizzazione: Piani di allenamento personalizzati basati sui dati individuali per garantire l'efficacia.
• Consapevolezza della salute: Individuazione precoce di modelli che indicano problemi di salute o di sovrallenamento.
• Decisioni informate: Decisioni basate sui dati per adattare le routine e fissare obiettivi realistici.

Applicazioni nel mondo reale

Monitoraggio degli allenamenti	Monitoraggio degli allenamenti
Conteggio delle flessioni	Conteggio delle trazioni

# Run a workout example
yolo solutions workout show=True

# Pass a source video
yolo solutions workout source="path/to/video/file.mp4"

# Use keypoints for pushups
yolo solutions workout kpts=[6, 8, 10]

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
video_writer = cv2.VideoWriter("workouts.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init AIGym
gym = solutions.AIGym(
    show=True,  # Display the frame
    kpts=[6, 8, 10],  # keypoints index of person for monitoring specific exercise, by default it's for pushup
    model="yolo11n-pose.pt",  # Path to the YOLO11 pose estimation model file
    # line_width=2,  # Adjust the line width for bounding boxes and text display
)

# Process video
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()

Mappa dei punti chiave

Argomenti AIGym

Argomenti model.predict

Argomenti model.track

FAQ

Come posso monitorare i miei allenamenti utilizzando 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 push-ups, pull-ups, 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()

Per ulteriori personalizzazioni e impostazioni, è possibile consultare la sezione AIGym della documentazione.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di Ultralytics YOLO11 per il monitoraggio dell'allenamento?

L'utilizzo di Ultralytics YOLO11 per il monitoraggio dell'allenamento offre diversi vantaggi chiave:

• Prestazioni ottimizzate: Adattando gli allenamenti in base ai dati di monitoraggio, è possibile ottenere risultati migliori.
• Raggiungimento degli obiettivi: Traccia e regola facilmente gli obiettivi di fitness per ottenere progressi misurabili.
• Personalizzazione: Piani di allenamento personalizzati basati sui dati individuali per un'efficacia ottimale.
• Consapevolezza della salute: Individuazione precoce di modelli che indicano potenziali problemi di salute o di sovrallenamento.
• Decisioni informate: Prendere decisioni basate sui dati per adeguare le routine e fissare obiettivi realistici.

È possibile guardare un video dimostrativo su YouTube per vedere questi vantaggi in azione.

Quanto è preciso Ultralytics YOLO11 nel rilevare e tracciare gli esercizi?

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 push-ups and pull-ups counting.

Posso utilizzare Ultralytics YOLO11 per le routine di allenamento personalizzate?

Sì, Ultralytics YOLO11 può essere adattato per creare routine di allenamento personalizzate. Il AIGym class supports different pose types such as pushup, pullup, e abworkout. You can specify keypoints and angles to detect specific exercises. Here is an example setup:

from ultralytics import solutions

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

Per maggiori dettagli sull'impostazione degli argomenti, consultare la sezione Argomenti AIGym sezione. Questa flessibilità consente di monitorare vari esercizi e di personalizzare le routine in base alle proprie esigenze.

Come posso salvare l'output del monitoraggio dell'allenamento utilizzando Ultralytics YOLO11 ?

Per salvare l'output del monitoraggio dell'allenamento, è possibile modificare il codice per includere un video writer che salvi i fotogrammi elaborati. Ecco un esempio:

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()

Questa impostazione scrive il video monitorato in un file di output. Per ulteriori dettagli, consultare la sezione Monitoraggio degli allenamenti con salvataggio dell'output.

📅C reato 1 anno fa ✏️ Aggiornato 0 giorni fa

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