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.

見るんだ： Workouts Monitoring using Ultralytics YOLO11 | Pushups, Pullups, Ab Workouts

ワークアウト・モニタリングの利点

• パフォーマンスの最適化：モニタリングデータに基づいてワークアウトを調整し、より良い結果を得る。
• 目標達成：測定可能な進捗のためにフィットネス目標を追跡し、調整する。
• パーソナライゼーション：個人のデータに基づいてカスタマイズされたワークアウトプランで効果を高める。
• 健康への気づき：健康問題やオーバートレーニングを示すパターンを早期に発見する。
• 情報に基づいた決断：ルーチンを調整し、現実的な目標を設定するためのデータに基づいた決定。

実世界での応用

ワークアウト監視	ワークアウト監視
腕立て伏せカウント	プルアップス・カウント

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()

キーポイント・マップ

論争 AIGym

論争 model.predict

論争 model.track

よくあるご質問

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()

さらなるカスタマイズと設定については、ドキュメントのAIGymセクションを参照してください。

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

Using Ultralytics YOLO11 for workout monitoring provides several key benefits:

• パフォーマンスの最適化：モニタリングデータに基づいてワークアウトを調整することで、より良い結果を得ることができます。
• 目標達成：フィットネス目標を簡単に追跡・調整し、進捗を測定できます。
• パーソナライゼーション：最適な効果を得るために、個人のデータに基づいてカスタマイズされたワークアウトプランを入手できます。
• 健康への気づき：潜在的な健康問題やオーバートレーニングを示すパターンを早期に発見する。
• 情報に基づいた決断：ルーチンを調整し、現実的な目標を設定するために、データに基づいた決定を下す。

YouTubeのデモンストレーションビデオで、これらの利点を実際に見ることができる。

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 クラスは、"プッシュアップ"、"プルアップ"、"アブワークアウト "などの異なるポーズタイプをサポートしています。特定のエクササイズを検出するために、キーポイントや角度を指定することができます。以下は設定例です：

from ultralytics import solutions

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

引数の設定の詳細については 論争 AIGym セクションをご覧ください。この柔軟性により、さまざまなエクササイズをモニターし、ニーズに応じてルーチンをカスタマイズすることができる。

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

ワークアウトのモニタリング出力を保存するには、処理されたフレームを保存するビデオライターを含むようにコードを修正します。以下はその例です：

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()

このセットアップでは、モニタリングした映像を出力ファイルに書き込みます。詳細については、「出力保存を使用したワークアウト監視」のセクションを参照してください。

📅 Created 10 months ago ✏️ Updated 5 days ago

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