Monitoramento de Treinos usando Ultralytics YOLO11

Monitorar treinos através da estimativa de pose com Ultralytics YOLO11 aprimora a avaliação do exercício, rastreando com precisão os principais pontos de referência e articulações do corpo em tempo real. Esta tecnologia fornece feedback instantâneo sobre a forma do exercício, rastreia rotinas de treino e mede métricas de desempenho, otimizando as sessões de treinamento para usuários e treinadores.

Assista: Como Monitorar Exercícios de Treino com Ultralytics YOLO | Agachamentos, Extensão de Pernas, Flexões e Mais

Vantagens do Monitoramento de Treinos

• Desempenho Otimizado: Personalização de treinos com base em dados de monitoramento para melhores resultados.
• Alcance de Objetivos: Rastreie e ajuste as metas de condicionamento físico para um progresso mensurável.
• Personalização: Planos de treino personalizados com base em dados individuais para eficácia.
• Conscientização sobre a Saúde: Detecção precoce de padrões que indicam problemas de saúde ou excesso de treinamento.
• Decisões Informadas: Decisões orientadas por dados para ajustar rotinas e definir metas realistas.

Aplicações no Mundo Real

Monitoramento de Treinos	Monitoramento de Treinos
Contagem de Flexões	Contagem de Flexões

# 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

Mapa de KeyPoints

AIGym Argumentos

Aqui está uma tabela com o AIGym argumentos:

O AIGym solução também suporta uma variedade de parâmetros de rastreamento de objetos:

Adicionalmente, as seguintes configurações de visualização podem ser aplicadas:

FAQ

Como monitorar meus exercícios usando Ultralytics YOLO11?

Para monitorar seus treinos usando Ultralytics YOLO11, você pode utilizar os recursos de estimativa de pose para track e analisar os principais pontos de referência e articulações do corpo em tempo real. Isso permite que você receba feedback instantâneo sobre sua forma de exercício, conte repetições e meça as métricas de desempenho. Você pode começar usando o código de exemplo fornecido para flexões, barras ou exercícios abdominais, conforme mostrado:

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()

Para mais personalização e configurações, você pode consultar a seção AIGym na documentação.

Quais são os benefícios de usar o Ultralytics YOLO11 para monitoramento de treinos?

Usar o Ultralytics YOLO11 para monitoramento de treino oferece vários benefícios importantes:

• Desempenho Otimizado: Ao personalizar os treinos com base nos dados de monitoramento, você pode obter melhores resultados.
• Conquista de Objetivos: Rastreie e ajuste facilmente as metas de condicionamento físico para um progresso mensurável.
• Personalização: Obtenha planos de treino personalizados com base nos seus dados individuais para uma eficácia ideal.
• Conscientização sobre a Saúde: Detecção precoce de padrões que indicam potenciais problemas de saúde ou excesso de treinamento.
• Decisões Informadas: Tome decisões orientadas por dados para ajustar rotinas e definir metas realistas.

Você pode assistir a uma demonstração em vídeo no YouTube para ver esses benefícios em ação.

Qual a precisão do Ultralytics YOLO11 na detecção e rastreamento de exercícios?

O Ultralytics YOLO11 é altamente preciso na detecção e no rastreamento de exercícios devido às suas capacidades de estimativa de pose de última geração. Ele pode rastrear com precisão os principais pontos de referência e articulações do corpo, fornecendo feedback em tempo real sobre a forma do exercício e as métricas de desempenho. Os pesos pré-treinados e a arquitetura robusta do modelo garantem alta precisão e confiabilidade. Para exemplos do mundo real, consulte a seção de aplicações no mundo real na documentação, que mostra a contagem de flexões e barras.

Posso usar Ultralytics YOLO11 para rotinas de treino personalizadas?

Sim, o Ultralytics YOLO11 pode ser adaptado para rotinas de treino personalizadas. A AIGym classe suporta diferentes tipos de pose, como pushup, pullup, e abworkout. Você pode especificar pontos-chave e ângulos para detectar exercícios específicos. Aqui está um exemplo de configuração:

from ultralytics import solutions

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

Para mais detalhes sobre como definir argumentos, consulte o Argumentos AIGym seção. Essa flexibilidade permite que você monitore vários exercícios e personalize rotinas com base em suas metas de fitness.

Como posso salvar a saída de monitoramento de treino usando Ultralytics YOLO11?

Para salvar a saída de monitoramento do treino, você pode modificar o código para incluir um escritor de vídeo que salva os frames processados. Aqui está um exemplo:

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()

Esta configuração grava o vídeo monitorado em um arquivo de saída, permitindo que você revise seu desempenho de treino mais tarde ou compartilhe com treinadores para obter feedback adicional.

📅 Criado há 2 anos ✏️ Atualizado há 6 meses

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