Theo dõi bài tập bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO11

Theo dõi các bài tập thông qua ước tính tư thế với Ultralytics YOLO11 giúp tăng cường đánh giá bài tập bằng cách theo dõi chính xác các điểm mốc và khớp chính của cơ thể theo thời gian thực. Công nghệ này cung cấp phản hồi tức thời về hình thức tập luyện, theo dõi thói quen tập luyện và đo lường số liệu hiệu suất, tối ưu hóa các buổi tập luyện cho cả người dùng và huấn luyện viên.

Đồng hồ: Workouts Monitoring using Ultralytics YOLO11 | Push-ups, Pull-ups, Ab Workouts

Lợi ích của việc theo dõi quá trình tập luyện?

• Hiệu suất được tối ưu hóa: Điều chỉnh bài tập luyện dựa trên dữ liệu theo dõi để có kết quả tốt hơn.
• Đạt được mục tiêu: Theo dõi và điều chỉnh mục tiêu thể dục để có tiến triển rõ rệt.
• Cá nhân hóa: Kế hoạch tập luyện được tùy chỉnh dựa trên dữ liệu cá nhân để đạt hiệu quả.
• Nhận thức về sức khỏe: Phát hiện sớm các dấu hiệu cho thấy vấn đề sức khỏe hoặc tập luyện quá sức.
• Quyết định sáng suốt: Quyết định dựa trên dữ liệu để điều chỉnh thói quen và đặt ra các mục tiêu thực tế.

Ứng dụng trong thế giới thực

Theo dõi tập luyện	Theo dõi tập luyện
Đếm PushUp	Đếm PullUps

# Run a workout example
yolo solutions workout show=True

# Pass a source video
yolo solutions workout source="path/to/video/file.mp4"

# Use keypoints for pushups
yolo solutions workout kpts=[6, 8, 10]

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
video_writer = cv2.VideoWriter("workouts.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init AIGym
gym = solutions.AIGym(
    show=True,  # Display the frame
    kpts=[6, 8, 10],  # keypoints index of person 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 video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = gym.monitor(im0)
    video_writer.write(im0)

cv2.destroyAllWindows()
video_writer.release()

Bản đồ KeyPoints

Lập luận AIGym

Lập luận model.predict

Lập luận model.track

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Làm thế nào để tôi theo dõi quá trình tập luyện của mình bằng cách sử dụng 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 push-ups, pull-ups, 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()

Để tùy chỉnh và cài đặt thêm, bạn có thể tham khảo phần AIGym trong tài liệu.

Lợi ích của việc sử dụng là gì? Ultralytics YOLO11 để theo dõi quá trình tập luyện?

Sử dụng Ultralytics YOLO11 để theo dõi quá trình tập luyện mang lại một số lợi ích chính:

• Hiệu suất được tối ưu hóa: Bằng cách điều chỉnh bài tập dựa trên dữ liệu theo dõi, bạn có thể đạt được kết quả tốt hơn.
• Đạt được mục tiêu: Dễ dàng theo dõi và điều chỉnh mục tiêu thể dục để có tiến trình đo lường được.
• Cá nhân hóa: Nhận kế hoạch tập luyện tùy chỉnh dựa trên dữ liệu cá nhân của bạn để đạt hiệu quả tối ưu.
• Nhận thức về sức khỏe: Phát hiện sớm các dấu hiệu cho thấy các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn hoặc tình trạng tập luyện quá sức.
• Quyết định sáng suốt: Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để điều chỉnh thói quen và đặt ra các mục tiêu thực tế.

Bạn có thể xem video hướng dẫn trên YouTube để thấy được những lợi ích này.

Độ chính xác là bao nhiêu? Ultralytics YOLO11 trong việc phát hiện và theo dõi các bài tập?

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 push-ups and pull-ups counting.

Tôi có thể sử dụng Ultralytics YOLO11 để có bài tập luyện tùy chỉnh?

Đúng, Ultralytics YOLO11 có thể được điều chỉnh cho các thói quen tập luyện tùy chỉnh. AIGym class supports different pose types such as pushup, pullup, Và abworkout. You can specify keypoints and angles to detect specific exercises. Here is an example setup:

from ultralytics import solutions

gym = solutions.AIGym(
    line_width=2,
    show=True,
    kpts=[6, 8, 10],
)

Để biết thêm chi tiết về việc thiết lập đối số, hãy tham khảo Lập luận AIGym phần. Tính linh hoạt này cho phép bạn theo dõi nhiều bài tập khác nhau và tùy chỉnh thói quen dựa trên nhu cầu của bạn.

Làm thế nào tôi có thể lưu kết quả theo dõi quá trình tập luyện bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO11 ?

Để lưu kết quả theo dõi quá trình tập luyện, bạn có thể sửa đổi mã để bao gồm trình ghi video lưu các khung hình đã xử lý. Sau đây là một ví dụ:

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()

Thiết lập này ghi video được theo dõi vào tệp đầu ra. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo phần Theo dõi bài tập luyện với Lưu đầu ra .

📅 Được tạo ra cách đây 1 năm ✏️ Đã cập nhật cách đây 4 ngày

Bình luận