Ultralytics YOLO26을 사용한 운동 모니터링

Ultralytics YOLO26의 자세 추정을 통한 운동 모니터링은 주요 신체 랜드마크와 관절을 실시간으로 정확하게 track하여 운동 평가를 향상시킵니다. 이 기술은 운동 자세에 대한 즉각적인 피드백을 제공하고, 운동 루틴을 track하며, 성능 지표를 측정하여 사용자 및 트레이너 모두를 위한 훈련 세션을 최적화합니다.

참고: Ultralytics YOLO를 이용한 운동 자세 모니터링 방법 | 스쿼트, 레그 익스텐션, 팔굽혀펴기 등

운동 모니터링의 장점

• 최적화된 성능: 더 나은 결과를 위해 모니터링 데이터를 기반으로 운동을 조정합니다.
• 목표 달성: 측정 가능한 진행 상황을 위해 피트니스 목표를 추적하고 조정합니다.
• 개인화: 효과적인 운동을 위해 개별 데이터를 기반으로 맞춤화된 운동 계획을 제공합니다.
• 건강 인식: 건강 문제 또는 과도한 훈련을 나타내는 패턴을 조기에 감지합니다.
• 정보에 입각한 의사 결정: 루틴을 조정하고 현실적인 목표를 설정하기 위한 데이터 기반 의사 결정.

실제 응용 프로그램

운동 모니터링	운동 모니터링
팔굽혀펴기 횟수 세기	턱걸이 횟수 세기

# 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]"

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Video writer
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_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init AIGym
gym = solutions.AIGym(
    show=True,  # display the frame
    kpts=[6, 8, 10],  # keypoints for monitoring specific exercise, by default it's for pushup
    model="yolo26n-pose.pt",  # path to the YOLO26 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 processing is complete.")
        break

    results = gym(im0)

    # print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the processed frame.

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

키포인트 맵

AIGym 인수

다음은 테이블에 AIGym 인수입니다.

에 지정되어 있습니다. AIGym 솔루션은 또한 다양한 객체 추적 매개변수를 지원합니다.

또한 다음과 같은 시각화 설정을 적용할 수 있습니다.

FAQ

Ultralytics YOLO26을 사용하여 운동을 어떻게 모니터링하나요?

Ultralytics YOLO26을 사용하여 운동을 모니터링하려면, 자세 추정 기능을 활용하여 주요 신체 랜드마크와 관절을 실시간으로 track하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 운동 자세에 대한 즉각적인 피드백을 받고, 반복 횟수를 세며, 성능 지표를 측정할 수 있습니다. 푸쉬업, 풀업 또는 복근 운동에 제공된 예시 코드를 사용하여 시작할 수 있습니다.

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()

추가 사용자 정의 및 설정은 문서의 AIGym 섹션을 참조하세요.

Ultralytics YOLO26을 사용하여 운동을 모니터링하는 이점은 무엇인가요?

Ultralytics YOLO26을 사용하여 운동을 모니터링하면 몇 가지 주요 이점을 얻을 수 있습니다.

• 최적화된 성능: 모니터링 데이터를 기반으로 운동을 조정하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
• 목표 달성: 측정 가능한 진행을 위해 피트니스 목표를 쉽게 추적하고 조정할 수 있습니다.
• 개인화: 최적의 효과를 위해 개인 데이터를 기반으로 맞춤화된 운동 계획을 받으세요.
• 건강 인식: 잠재적인 건강 문제 또는 과도한 훈련을 나타내는 패턴을 조기에 감지합니다.
• 정보에 입각한 의사 결정: 루틴을 조정하고 현실적인 목표를 설정하기 위해 데이터 기반 의사 결정을 내립니다.

이러한 이점을 직접 확인하려면 YouTube 동영상 데모를 시청하세요.

Ultralytics YOLO26은 운동을 detect하고 track하는 데 얼마나 정확한가요?

Ultralytics YOLO26은 최첨단 자세 추정 기능 덕분에 운동을 detect하고 track하는 데 매우 정확합니다. 주요 신체 랜드마크와 관절을 정확하게 track하여 운동 자세 및 성능 지표에 대한 실시간 피드백을 제공합니다. 모델의 사전 훈련된 가중치와 견고한 아키텍처는 높은 정밀도와 신뢰성을 보장합니다. 실제 사례는 푸쉬업 및 풀업 횟수를 보여주는 문서의 실제 적용 섹션을 확인하십시오.

Ultralytics YOLO26을 사용자 지정 운동 루틴에 사용할 수 있나요?

네, Ultralytics YOLO26은 사용자 지정 운동 루틴에 맞게 조정할 수 있습니다. AIGym 클래스는 다음과 같은 다양한 포즈 유형을 지원합니다. pushup, pullup및 abworkout. 특정 운동을 detect하기 위해 키포인트와 각도를 지정할 수 있습니다. 다음은 설정 예시입니다.

from ultralytics import solutions

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

인수 설정에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 인수 AIGym 섹션. 이 유연성을 통해 다양한 운동을 모니터링하고 사용자의 루틴을 사용자 정의할 수 있습니다. 피트니스 목표.

Ultralytics YOLO26을 사용하여 운동 모니터링 출력을 어떻게 저장할 수 있나요?

운동 모니터링 출력을 저장하려면 처리된 프레임을 저장하는 비디오 작성기를 포함하도록 코드를 수정할 수 있습니다. 다음은 예입니다.

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()

이 설정은 모니터링된 비디오를 출력 파일에 저장하여 나중에 운동 성과를 검토하거나 트레이너와 공유하여 추가 피드백을 받을 수 있도록 합니다.

5; 2 년 전에 생성됨 ✏️ 7 전에 업데이트됨

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