Workouts Monitoring using Ultralytics YOLO11

Monitoring workouts through pose estimation with Ultralytics YOLO11 enhances exercise assessment by accurately tracking key body landmarks and joints in real-time. This technology provides instant feedback on exercise form, tracks workout routines, and measures performance metrics, optimizing training sessions for users and trainers alike.

Смотри: Workouts Monitoring using Ultralytics YOLO11 | 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 solutions

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 = solutions.AIGym(
    model="yolo11n-pose.pt",
    show=True,
    kpts=[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
    im0 = gym.monitor(im0)

cv2.destroyAllWindows()

import cv2

from ultralytics import solutions

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 = solutions.AIGym(
    show=True,
    kpts=[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
    im0 = gym.monitor(im0)
    video_writer.write(im0)

cv2.destroyAllWindows()
video_writer.release()

Карта KeyPoints

Аргументы AIGym

Аргументы model.predict

Аргументы model.track

ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

How do I monitor my workouts using Ultralytics YOLO11?

To monitor your workouts using Ultralytics YOLO11, you can utilize the pose estimation capabilities to track and analyze key body landmarks and joints in real-time. This allows you to receive instant feedback on your exercise form, count repetitions, and measure performance metrics. You can start by using the provided example code for pushups, pullups, or ab workouts as shown:

import cv2

from ultralytics import solutions

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 = 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 video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = gym.monitor(im0)

cv2.destroyAllWindows()

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

What are the benefits of using Ultralytics YOLO11 for workout monitoring?

Using Ultralytics YOLO11 for workout monitoring provides several key benefits:

• 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.

How accurate is Ultralytics YOLO11 in detecting and tracking exercises?

Ultralytics YOLO11 is highly accurate in detecting and tracking exercises due to its state-of-the-art pose estimation capabilities. It can accurately track key body landmarks and joints, providing real-time feedback on exercise form and performance metrics. The model's pretrained weights and robust architecture ensure high precision and reliability. For real-world examples, check out the real-world applications section in the documentation, which showcases pushups and pullups counting.

Can I use Ultralytics YOLO11 for custom workout routines?

Yes, Ultralytics YOLO11 can be adapted for custom workout routines. The 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 = solutions.AIGym(
    line_width=2,
    show=True,
    kpts=[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.

How can I save the workout monitoring output using Ultralytics YOLO11?

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

import cv2

from ultralytics import solutions

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 = 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 video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = gym.monitor(im0)
    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 ".

📅 Created 10 months ago ✏️ Updated 2 days ago

Комментарии