Мониторинг тренировок с помощью Ultralytics YOLOv8

Мониторинг тренировок с помощью оценки позы с Ultralytics YOLOv8 улучшает оценку упражнений благодаря точному отслеживанию основных ориентиров тела и суставов в режиме реального времени. Эта технология обеспечивает мгновенную обратную связь о форме упражнений, отслеживает режим тренировки и измеряет показатели эффективности, оптимизируя тренировки как для пользователей, так и для тренеров.

Смотри: Мониторинг тренировок с использованием Ultralytics YOLOv8 | Pushups, Pullups, Ab Workouts.

Преимущества мониторинга тренировок?

• Оптимизированная производительность: Подбирай тренировки на основе данных мониторинга для достижения лучших результатов.
• Достижение целей: Отслеживай и корректируй фитнес-цели, чтобы добиться измеримого прогресса.
• Персонализация: Индивидуальные планы тренировок, основанные на индивидуальных данных для эффективности.
• Информированность о здоровье: Раннее обнаружение паттернов, указывающих на проблемы со здоровьем или перетренированность.
• Обоснованные решения: Принятие решений, основанных на данных, для корректировки распорядка и постановки реалистичных целей.

Применение в реальном мире

Контроль за тренировками	Контроль за тренировками
Подсчет отжиманий	Подсчет подтягиваний

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8n-pose.pt")
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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_object = solutions.AIGym(
    line_thickness=2,
    view_img=True,
    pose_type="pushup",
    kpts_to_check=[6, 8, 10],
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    results = model.track(im0, verbose=False)  # Tracking recommended
    # results = model.predict(im0)  # Prediction also supported
    im0 = gym_object.start_counting(im0, results)

cv2.destroyAllWindows()

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8n-pose.pt")
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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_object = solutions.AIGym(
    line_thickness=2,
    view_img=True,
    pose_type="pushup",
    kpts_to_check=[6, 8, 10],
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    results = model.track(im0, verbose=False)  # Tracking recommended
    # results = model.predict(im0)  # Prediction also supported
    im0 = gym_object.start_counting(im0, results)
    video_writer.write(im0)

cv2.destroyAllWindows()
video_writer.release()

Карта KeyPoints

Аргументы AIGym

Аргументы model.predict

Аргументы model.track

ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Как следить за своими тренировками с помощью Ultralytics YOLOv8 ?

Чтобы контролировать свои тренировки с помощью Ultralytics YOLOv8 , ты можешь использовать возможности оценки позы для отслеживания и анализа основных ориентиров тела и суставов в режиме реального времени. Это позволит тебе получать мгновенную обратную связь о форме выполнения упражнений, подсчитывать количество повторений и измерять показатели эффективности. Для начала ты можешь использовать предоставленный код примера для отжиманий, подтягиваний или тренировки мышц живота, как показано на рисунке:

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8n-pose.pt")
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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_object = solutions.AIGym(
    line_thickness=2,
    view_img=True,
    pose_type="pushup",
    kpts_to_check=[6, 8, 10],
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    results = model.track(im0, verbose=False)
    im0 = gym_object.start_counting(im0, results)

cv2.destroyAllWindows()

За дальнейшей настройкой и параметрами ты можешь обратиться к разделу AIGym в документации.

В чем преимущества использования Ultralytics YOLOv8 для мониторинга тренировок?

Использование Ultralytics YOLOv8 для контроля тренировок дает несколько ключевых преимуществ:

• Оптимизированная производительность: Подбирая тренировки на основе данных мониторинга, ты сможешь добиться лучших результатов.
• Достижение целей: Легко отслеживай и корректируй фитнес-цели, чтобы добиться измеримого прогресса.
• Персонализация: Получай индивидуальные планы тренировок, основанные на твоих индивидуальных данных, для оптимальной эффективности.
• Информированность о здоровье: Раннее обнаружение паттернов, указывающих на потенциальные проблемы со здоровьем или перетренированность.
• Обоснованные решения: Принимай решения на основе данных, чтобы скорректировать распорядок дня и поставить реалистичные цели.

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

Насколько точно Ultralytics YOLOv8 обнаруживает и отслеживает упражнения?

Ultralytics YOLOv8 благодаря современным возможностям оценки позы, очень точно определяет и отслеживает упражнения. Она может точно отслеживать основные ориентиры и суставы тела, обеспечивая обратную связь в реальном времени о форме упражнений и показателях эффективности. Предварительно обученные веса и надежная архитектура модели обеспечивают высокую точность и надежность. Чтобы ознакомиться с реальными примерами, посмотри раздел документации " Реальные приложения ", где показан подсчет отжиманий и подтягиваний.

Могу ли я использовать Ultralytics YOLOv8 для составления индивидуальных тренировочных программ?

Да, Ultralytics YOLOv8 можно адаптировать для индивидуальных тренировок. На сайте AIGym Класс поддерживает различные типы поз, такие как "отжимание", "подтягивание" и "тренировка живота". Ты можешь указать ключевые точки и углы, чтобы определить конкретные упражнения. Вот пример настройки:

from ultralytics import solutions

gym_object = solutions.AIGym(
    line_thickness=2,
    view_img=True,
    pose_type="squat",
    kpts_to_check=[6, 8, 10],
)

Подробнее о настройке аргументов читайте в разделе Аргументы AIGym Раздел. Такая гибкость позволяет тебе следить за выполнением различных упражнений и настраивать рутины в зависимости от твоих потребностей.

Как сохранить результаты мониторинга тренировок с помощью Ultralytics YOLOv8 ?

Чтобы сохранить результаты мониторинга тренировок, ты можешь модифицировать код, включив в него видеописатель, который сохраняет обработанные кадры. Вот пример:

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8n-pose.pt")
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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_object = solutions.AIGym(
    line_thickness=2,
    view_img=True,
    pose_type="pushup",
    kpts_to_check=[6, 8, 10],
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    results = model.track(im0, verbose=False)
    im0 = gym_object.start_counting(im0, results)
    video_writer.write(im0)

cv2.destroyAllWindows()
video_writer.release()

Эта настройка записывает наблюдаемое видео в выходной файл. Подробнее об этом читай в разделе " Мониторинг тренировок с сохранением вывода ".

Комментарии