Meet YOLO26: next-gen vision AI.

Link to this sectionМониторинг тренировок с помощью Ultralytics YOLO26#

Открыть мониторинг тренировок в Colab

Мониторинг тренировок посредством оценки позы с помощью Ultralytics YOLO26 позволяет улучшить анализ упражнений благодаря точному отслеживанию ключевых ориентиров тела и суставов в режиме реального времени. Эта технология обеспечивает мгновенную обратную связь по технике выполнения упражнений, отслеживает планы тренировок и измеряет показатели эффективности, оптимизируя занятия как для пользователей, так и для тренеров.



Watch: How to Monitor Workout Exercises with Ultralytics YOLO | Squats, Leg Extension, Pushups and More

Link to this sectionПреимущества мониторинга тренировок#

  • Оптимизация результатов: Адаптация тренировок на основе данных мониторинга для достижения лучших показателей.
  • Достижение целей: Отслеживай и корректируй фитнес-цели для достижения измеримого прогресса.
  • Персонализация: Индивидуальные планы тренировок на основе персональных данных для максимальной эффективности.
  • Забота о здоровье: Раннее обнаружение закономерностей, указывающих на проблемы со здоровьем или перетренированность.
  • Обоснованные решения: Принятие решений на основе данных для корректировки программ и постановки реалистичных целей.

Link to this sectionПримеры реального применения#

Мониторинг тренировокМониторинг тренировок
Подсчет отжиманий с помощью YOLO и оценки позыПодсчет подтягиваний с помощью YOLO и оценки позы
Подсчет отжиманийПодсчет подтягиваний
Мониторинг тренировок с помощью Ultralytics YOLO
# 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 sectionКарта ключевых точек#

Схема порядка ключевых точек для оценки позы YOLO

Link to this sectionАргументы AIGym#

Ниже представлена таблица с аргументами AIGym:

АргументТипПо умолчаниюОписание
modelstrNoneПуть к файлу модели Ultralytics YOLO.
up_anglefloat145.0Пороговый угол для позы «вверх».
down_angleint90Пороговый угол для позы «вниз».
kptslist[int]'[6, 8, 10]'Список из трех индексов ключевых точек, используемых для контроля тренировок. Эти ключевые точки соответствуют суставам или частям тела, таким как плечи, локти и запястья, для упражнений типа отжиманий, подтягиваний, приседаний и упражнений на пресс.

Решение AIGym также поддерживает ряд параметров отслеживания объектов:

АргументТипПо умолчаниюОписание
trackerstr'botsort.yaml'Указывает алгоритм отслеживания, который следует использовать, например, bytetrack.yaml или botsort.yaml.
conffloat0.1Устанавливает порог уверенности для обнаружений; более низкие значения позволяют отслеживать больше объектов, но могут включать ложные срабатывания.
ioufloat0.7Устанавливает порог Intersection over Union (IoU) для фильтрации перекрывающихся обнаружений.
classeslistNoneФильтрует результаты по индексу класса. Например, classes=[0, 2, 3] отслеживает только указанные классы.
verboseboolTrueКонтролирует отображение результатов отслеживания, предоставляя визуальный вывод отслеживаемых объектов.
devicestrNoneУказывает устройство для вывода (например, cpu, cuda:0 или 0). Позволяет выбирать между CPU, конкретным GPU или другими вычислительными устройствами для выполнения модели.

Кроме того, можно применить следующие настройки визуализации:

АргументТипПо умолчаниюОписание
showboolFalseЕсли True, отображает аннотированные изображения или видео в окне. Полезно для немедленной визуальной обратной связи во время разработки или тестирования.
line_widthint or NoneNoneУказывает ширину линии ограничивающих рамок. Если None, ширина линии автоматически подстраивается под размер изображения. Обеспечивает визуальную настройку для ясности.
show_confboolTrueОтображает показатель уверенности для каждого обнаружения рядом с меткой. Дает представление об уверенности модели в каждом обнаружении.
show_labelsboolTrueОтображает метки для каждого обнаружения в визуальном выводе. Обеспечивает быстрое понимание того, какие объекты были обнаружены.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionКак отслеживать тренировки с помощью Ultralytics YOLO26?#

Чтобы отслеживать свои тренировки с помощью Ultralytics YOLO26, ты можешь использовать возможности оценки позы для фиксации и анализа ключевых ориентиров тела и суставов в режиме реального времени. Это позволяет получать мгновенную обратную связь по технике выполнения, считать повторения и измерять показатели эффективности. Начни с использования готового примера кода для отжиманий, подтягиваний или упражнений на пресс:

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()

Для получения дополнительной информации о настройках обратись к разделу AIGym в документации.

Link to this sectionКаковы преимущества использования Ultralytics YOLO26 для мониторинга тренировок?#

Использование Ultralytics YOLO26 для мониторинга тренировок дает несколько ключевых преимуществ:

  • Оптимизация результатов: Адаптируя тренировки на основе данных мониторинга, ты сможешь достичь лучших результатов.
  • Достижение целей: Легко отслеживай и корректируй фитнес-цели для достижения измеримого прогресса.
  • Персонализация: Получай индивидуальные планы тренировок на основе своих данных для оптимальной эффективности.
  • Забота о здоровье: Раннее обнаружение закономерностей, указывающих на потенциальные проблемы со здоровьем или перетренированность.
  • Обоснованные решения: Принимай решения на основе данных для корректировки программ и постановки реалистичных целей.

Ты можешь посмотреть демонстрационное видео на YouTube, чтобы увидеть эти преимущества в действии.

Link to this sectionНасколько точно Ultralytics YOLO26 определяет и отслеживает упражнения?#

Ultralytics YOLO26 обладает высокой точностью в определении и отслеживании упражнений благодаря передовым возможностям оценки позы. Модель точно отслеживает ключевые ориентиры тела и суставов, обеспечивая обратную связь в реальном времени. Предобученные веса и надежная архитектура модели гарантируют высокую точность и надежность. Примеры использования в реальных условиях смотри в разделе Примеры реального применения документации, где показан подсчет отжиманий и подтягиваний.

Link to this sectionМогу ли я использовать Ultralytics YOLO26 для своих упражнений?#

Да, Ultralytics YOLO26 можно адаптировать под твои упражнения. Класс AIGym фиксирует повторения упражнений с помощью аргументов up_angle, down_angle и kpts. Ты можешь указать ключевые точки и углы для отслеживания конкретных упражнений. Пример настройки:

from ultralytics import solutions

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

Подробнее о настройке аргументов читай в разделе Аргументы AIGym. Эта гибкость позволяет отслеживать различные упражнения и адаптировать программы тренировок под твои фитнес-цели.

Link to this sectionКак сохранить результаты мониторинга тренировки в Ultralytics YOLO26?#

Чтобы сохранить результаты мониторинга, ты можешь изменить код, добавив видеозаписывающее устройство (video writer), которое сохраняет обработанные кадры. Вот пример:

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()

Эта настройка записывает видео мониторинга в выходной файл, что позволяет просмотреть результаты тренировки позже или поделиться ими с тренером для дополнительной обратной связи.

Комментарии