使用 Ultralytics YOLO26 进行健身锻炼监测

通过 Ultralytics YOLO26 的姿态估计来监测健身锻炼，可以实时准确地追踪关键身体地标和关节，从而加强运动评估。这项技术能对运动姿势提供即时反馈，追踪锻炼计划并测量表现指标，为用户和教练优化训练环节。

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

健身锻炼监测的优势

优化表现： 根据监测数据调整锻炼方式，以获得更好的结果。
目标达成： 追踪并调整健身目标，以实现可衡量的进度。
个性化： 基于个人数据定制有效的健身计划。
健康意识： 尽早发现指示健康问题或过度训练的模式。
明智决策： 利用数据驱动的决策来调整日常训练并设定切实可行的目标。

现实世界应用

健身锻炼监测	健身锻炼监测

俯卧撑计数	引体向上计数

使用 Ultralytics YOLO 进行健身锻炼监测

# 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]"

关键点映射图

YOLO 姿态估计关键点顺序图

`AIGym` 参数

下表列出了 AIGym 的参数：

参数	类型	默认值	描述
`model`	`str`	`None`	Ultralytics YOLO 模型文件的路径。
`up_angle`	`float`	`145.0`	“向上”姿势的角度阈值。
`down_angle`	`int`	`90`	“向下”姿势的角度阈值。
`kpts`	`list[int]`	`'[6, 8, 10]'`	用于监控健身训练的三个关键点索引列表。这些关键点对应于身体关节或部位，例如肩部、肘部和腕部，适用于俯卧撑、引体向上、深蹲和腹部训练等动作。

AIGym 解决方案还支持一系列目标追踪参数：

参数	类型	默认值	描述
`tracker`	`str`	`'botsort.yaml'`	指定使用的跟踪算法，例如 `bytetrack.yaml` 或 `botsort.yaml`。
`conf`	`float`	`0.1`	设置检测的置信度阈值；较低的值允许跟踪更多对象，但可能会包含误报。
`iou`	`float`	`0.7`	设置过滤重叠检测的 Intersection over Union (IoU) 阈值。
`classes`	`list`	`None`	按类别索引过滤结果。例如，`classes=[0, 2, 3]` 将仅跟踪指定的类别。
`verbose`	`bool`	`True`	控制跟踪结果的显示，提供跟踪对象的视觉输出。
`device`	`str`	`None`	指定推理设备（例如 `cpu`、`cuda:0` 或 `0`）。允许用户选择 CPU、特定的 GPU 或其他计算设备来执行模型。

此外，还可以应用以下可视化设置：

参数	类型	默认值	描述
`show`	`bool`	`False`	如果设为 `True`，则在一个窗口中显示标注后的图像或视频。这对于开发或测试期间的即时视觉反馈非常有用。
`line_width`	`int or None`	`None`	指定边界框的线宽。如果为 `None`，线宽将根据图像大小自动调整。提供视觉自定义以提高清晰度。
`show_conf`	`bool`	`True`	在标签旁边显示每个检测结果的置信度分数。让你可以洞察模型对每个检测的确定性。
`show_labels`	`bool`	`True`	在可视化输出中显示每个检测结果的标签。提供对检测对象的即时了解。

常见问题 (FAQ)

我该如何使用 Ultralytics YOLO26 监测我的健身锻炼？

要使用 Ultralytics YOLO26 监测健身锻炼，你可以利用姿态估计功能实时追踪和分析关键身体地标及关节。这使你能够实时获得运动姿势的反馈、统计重复次数并衡量表现指标。你可以从俯卧撑、引体向上或腹部训练的示例代码入手，如下所示：

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()

如需进一步自定义和调整设置，请参考文档中的 AIGym 部分。

使用 Ultralytics YOLO26 进行健身锻炼监测有什么好处？

使用 Ultralytics YOLO26 进行健身锻炼监测具有以下几个关键优势：

优化表现： 通过根据监测数据定制健身锻炼，你可以获得更好的效果。
目标达成： 轻松追踪并调整健身目标，以获得可衡量的进步。
个性化： 基于你的个人数据获取定制化的健身计划，从而达到最佳效果。
健康意识： 尽早发现预示潜在健康问题或过度训练的模式。
明智决策： 做出基于数据的决策，以调整日常安排并设定切实可行的目标。

你可以观看 YouTube 视频演示来查看这些功能的实际应用。

Ultralytics YOLO26 在检测和追踪练习方面的准确度如何？

得益于其最先进的姿态估计功能，Ultralytics YOLO26 在检测和追踪练习方面表现出极高的准确度。它能精确追踪关键身体地标和关节，从而提供关于运动姿势和表现指标的实时反馈。该模型的预训练权重和稳健的架构确保了高精度和可靠性。关于实际案例，请查看文档中的实际应用部分，其中展示了俯卧撑和引体向上的计数功能。

我可以使用 Ultralytics YOLO26 进行自定义健身锻炼吗？

可以，Ultralytics YOLO26 可以适配自定义的健身锻炼。AIGym 类支持多种姿态类型，如 pushup、pullup 和 abworkout。你可以指定关键点和角度来检测特定的练习。以下是一个配置示例：

from ultralytics import solutions

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

有关设置参数的更多详细信息，请参考 Arguments AIGym 部分。这种灵活性使你能够监测各种练习，并根据你的健身目标自定义健身计划。

我该如何保存使用 Ultralytics YOLO26 进行健身锻炼监测的输出结果？

要保存健身锻炼监测的输出，你可以修改代码，加入一个用于保存处理后帧的视频写入器。以下是一个示例：

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()

此设置会将监测到的视频写入输出文件，方便你事后回顾健身表现或与教练分享以获取额外反馈。

Contributors

GLglenn-jocher²¹ RIRizwanMunawar¹⁷ MAMatthewNoyce² AMambitious-octopus¹ IVIvorZhu331¹

Created 2023年12月1日Updated 上周