Ultralytics YOLO11을 사용한 운동 모니터링

Ultralytics YOLO11을 사용한 자세 추정을 통해 운동을 모니터링하면 주요 신체 랜드마크와 관절을 실시간으로 정확하게 추적하여 운동 평가를 향상시킬 수 있습니다. 이 기술은 운동 자세에 대한 즉각적인 피드백을 제공하고, 운동 루틴을 추적하며, 성능 지표를 측정하여 사용자와 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="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 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 YOLO11을 사용하여 워크아웃을 어떻게 모니터링합니까?

Ultralytics YOLO11 사용하여 운동을 모니터링하려면 자세 추정 기능을 활용하여 주요 신체 랜드마크와 관절을 실시간으로 track 분석할 수 있습니다. 이를 통해 운동 자세에 대한 즉각적인 피드백을 받고, 반복 횟수를 계산하고, 성과 지표를 측정할 수 있습니다. 팔굽혀펴기, 풀업 또는 복근 운동에 대해 제공된 예제 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.

운동 모니터링에 Ultralytics YOLO11을 사용할 때의 이점은 무엇인가요?

Ultralytics YOLO11을 활용하여 운동을 모니터링하면 다음과 같은 주요 이점이 있습니다:

• 최적화된 성능: 모니터링 데이터를 기반으로 운동을 조정하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
• 목표 달성: 측정 가능한 진행 상황을 위해 피트니스 목표를 쉽게 track 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 YOLO11은 운동을 감지하고 추적하는 데 얼마나 정확합니까?

Ultralytics YOLO11 최첨단 자세 추정 기능으로 운동을 감지하고 추적하는 정확도가 매우 높습니다. 신체의 주요 랜드마크와 관절을 정확하게 track 운동 형태와 성과 지표에 대한 실시간 피드백을 제공합니다. 모델의 사전 학습된 가중치와 견고한 아키텍처는 높은 정밀도와 신뢰성을 보장합니다. 실제 사례를 보려면 푸시업 및 풀업 카운팅을 보여주는 문서의 실제 애플리케이션 섹션을 확인하세요.

Ultralytics YOLO11을 사용자 정의 운동 루틴에 사용할 수 있습니까?

예, Ultralytics YOLO11은 사용자 정의 운동 루틴에 맞게 조정할 수 있습니다. AIGym 클래스는 다음과 같은 다양한 포즈 유형을 지원합니다. pushup, pullup및 abworkout. 키포인트와 각도를 지정하여 특정 운동을 detect 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 YOLO11을 사용하여 운동 모니터링 출력을 어떻게 저장할 수 있습니까?

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.

📅1 년 전 생성됨 ✏️ 5개월 전 업데이트됨

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