Link to this sectionUltralytics YOLO26를 활용한 운동 모니터링#

Ultralytics YOLO26을 이용한 포즈 추정(pose estimation) 기반의 운동 모니터링은 실시간으로 신체 주요 랜드마크와 관절을 정확하게 추적하여 운동 평가를 향상시킵니다. 이 기술은 운동 자세에 대한 즉각적인 피드백을 제공하고, 운동 루틴을 추적하며, 성과 지표를 측정함으로써 사용자 및 트레이너 모두를 위한 훈련 세션을 최적화합니다.

Link to this section운동 모니터링의 이점#

• 성과 최적화: 더 나은 결과를 위해 모니터링 데이터를 기반으로 운동을 조정합니다.
• 목표 달성: 측정 가능한 성과를 위해 피트니스 목표를 추적하고 조정합니다.
• 개인화: 효과적인 결과를 위해 개인 데이터에 맞춘 맞춤형 운동 계획을 제공합니다.
• 건강 인식: 건강 문제나 과도한 훈련을 나타내는 패턴을 조기에 감지합니다.
• 정보에 기반한 의사결정: 루틴을 조정하고 현실적인 목표를 설정하기 위한 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

Link to this section실세계 애플리케이션#

운동 모니터링	운동 모니터링
팔굽혀펴기 카운팅	턱걸이 카운팅

# 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]"

Link to this section키포인트(KeyPoints) 맵#

Link to this sectionAIGym 인수(Arguments)#

다음은 AIGym 인수에 관한 표입니다:

AIGym 솔루션은 다양한 객체 추적 파라미터도 지원합니다:

추가적으로 다음 시각화 설정을 적용할 수 있습니다:

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionUltralytics YOLO26을 사용하여 운동을 모니터링하려면 어떻게 해야 합니까?#

Ultralytics YOLO26을 사용하여 운동을 모니터링하려면 포즈 추정 기능을 활용하여 실시간으로 신체 주요 랜드마크와 관절을 추적하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 운동 자세에 대한 즉각적인 피드백을 받고, 반복 횟수를 카운트하며, 성과 지표를 측정할 수 있습니다. 팔굽혀펴기, 턱걸이 또는 복근 운동을 위해 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()

추가적인 커스터마이징 및 설정은 문서의 AIGym 섹션을 참조하십시오.

Link to this sectionUltralytics YOLO26을 운동 모니터링에 사용할 때의 이점은 무엇입니까?#

Ultralytics YOLO26을 운동 모니터링에 사용하면 다음과 같은 주요 이점이 있습니다:

• 성과 최적화: 모니터링 데이터를 기반으로 운동을 조정함으로써 더 나은 결과를 달성할 수 있습니다.
• 목표 달성: 측정 가능한 성과를 위해 피트니스 목표를 쉽게 추적하고 조정할 수 있습니다.
• 개인화: 최적의 효과를 위해 개인 데이터에 기반한 맞춤형 운동 계획을 제공받을 수 있습니다.
• 건강 인식: 잠재적인 건강 문제나 과도한 훈련을 나타내는 패턴을 조기에 감지할 수 있습니다.
• 정보에 기반한 의사결정: 데이터 기반 의사결정을 통해 루틴을 조정하고 현실적인 목표를 설정할 수 있습니다.

YouTube 비디오 데모를 통해 이러한 이점이 실제로 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

Link to this sectionUltralytics YOLO26의 운동 감지 및 추적 정확도는 어느 정도입니까?#

Ultralytics YOLO26은 최첨단 포즈 추정 기능을 갖추고 있어 운동 감지 및 추적에 매우 정확합니다. 신체 주요 랜드마크와 관절을 정확하게 추적하여 운동 자세와 성과 지표에 대한 실시간 피드백을 제공합니다. 모델의 사전 학습된 가중치와 견고한 아키텍처는 높은 정밀도(precision)와 신뢰성을 보장합니다. 실세계 사례는 팔굽혀펴기와 턱걸이 카운팅을 보여주는 문서의 실세계 애플리케이션 섹션을 확인하십시오.

Link to this section맞춤형 운동 루틴에도 Ultralytics YOLO26을 사용할 수 있습니까?#

네, Ultralytics YOLO26은 맞춤형 운동 루틴에 맞춰 조정할 수 있습니다. AIGym 클래스는 up_angle, down_angle 및 kpts 인수를 사용하여 운동 반복 횟수를 감지합니다. 키포인트와 각도를 지정하여 특정 운동을 감지할 수 있습니다. 다음은 예시 설정입니다:

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 Arguments AIGym 섹션을 참조하십시오. 이러한 유연성을 통해 다양한 운동을 모니터링하고 피트니스 목표에 따라 루틴을 커스터마이징할 수 있습니다.

Link to this sectionUltralytics YOLO26을 사용하여 운동 모니터링 결과를 저장하려면 어떻게 해야 합니까?#

운동 모니터링 결과를 저장하려면 처리된 프레임을 저장하는 비디오 라이터를 포함하도록 코드를 수정할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

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 설정을 통해 모니터링된 비디오를 출력 파일로 작성할 수 있으며, 이를 통해 나중에 운동 성과를 검토하거나 트레이너와 공유하여 추가 피드백을 받을 수 있습니다.