8. Juli 2025
Erfahren Sie, wie die Verwendung von Ultralytics YOLO11 für die Trainingsanalyse Ihre Form verbessern, die Trainingssicherheit erhöhen und Echtzeit-Feedback durch Pose-Schätzung liefern kann.
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Aktiv zu bleiben ist ein wesentlicher Bestandteil der Gesundheitspflege, und regelmäßiges Training kann Ihre Kraft verbessern, Ihre Energie steigern und Gesundheitsrisiken reduzieren. Allerdings ist die richtige Form beim Training genauso wichtig.
Ohne die richtige Haltung und Technik können selbst die effektivsten Trainingsroutinen zu schlechten Ergebnissen oder, schlimmer noch, zu Verletzungen führen. Deshalb wenden sich viele Menschen an die Technologie, um Hilfe zu erhalten.
Da das Interesse an stärker personalisierten und technologiegestützten Fitnesslösungen wächst, entwickelt sich künstliche Intelligenz (KI) zu einem wirkungsvollen Werkzeug in diesem Bereich. Tatsächlich wird erwartet, dass der globale Markt für KI-Fitness und Wellness bis 2034 46,1 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Insbesondere wird Computer Vision, ein Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen zu interpretieren und zu verstehen, angewendet, um menschliche Bewegungen mit zunehmender Genauigkeit und Effizienz zu analysieren. Diese Technologie kann verwendet werden, um die Körperbewegung in Echtzeit zu bewerten und Einblicke zu bieten, die weit über das hinausgehen, was traditionelle Fitness-Tracker oder Apps leisten können.
Beispielsweise unterstützen Computer Vision Modelle wie Ultralytics YOLO11 Aufgaben wie die Schätzung der Körperhaltung (Pose Estimation). Dabei werden wichtige Punkte am Körper identifiziert, um die Körperhaltung zu beurteilen, die Form zu überwachen und Wiederholungen zu zählen. Was diesen Ansatz besonders zuverlässig macht, ist, dass er mit einem Standard-Kamerafeed funktioniert und keine spezielle Ausrüstung erfordert.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie die Pose-Schätzungsfunktionen von YOLO11 zur Überwachung von Trainingseinheiten verwendet werden können und wie diese Technologie dazu beiträgt, die Zukunft des Fitness zu gestalten. Los geht's!
Die computergestützte Posenschätzung ist eine Aufgabe, die Schlüsselpunkte auf einem Objekt, wie z. B. einer Person, einem Tier oder einem Gegenstand, in Bildern oder Videos erkennt und verfolgt. Bei der Analyse von Menschen in einem Bild oder Video identifiziert die Posenschätzung spezifische Körpermerkmale wie Gelenke und Gliedmaßen, um Körperhaltung, Ausrichtung und Bewegung zu verstehen.
Anders als bei der Objekterkennung, die ein Objekt in einem Bild lokalisiert, konzentriert sich die Pose-Schätzung darauf, wie ein Objekt positioniert ist und wie es sich bewegt. Dies macht sie nützlich im Fitnessbereich, wo eine gute Haltung sowohl für die Sicherheit als auch für die Ergebnisse wichtig ist. Während eines Trainings kann die Pose-Schätzung verfolgen, wie sich Ihre Gelenke während jeder Übung bewegen. Sie hilft, schlechte Ausrichtung zu erkennen, gibt sofortiges Feedback und unterstützt die allmähliche Verbesserung im Laufe der Zeit.
Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 erleichtern die Integration der Pose Estimation in Fitnessanwendungen und kombinieren hohe Geschwindigkeit mit genauer Erkennung. Das vortrainierte YOLO11-Pose-Modell ist in der Lage, 17 wichtige Körperpunkte zu identifizieren, darunter Schultern, Ellbogen, Knie und Knöchel. Dies bedeutet, dass es verwendet werden kann, um Übungen wie Kniebeugen und Liegestütze in Echtzeit zu überwachen, Formfehler zu erkennen und Benutzern zu helfen, Fehler sofort zu korrigieren.
Ultralytics bietet benutzerfreundliche Lösungen, die verschiedene Einsatzmöglichkeiten von YOLO-Modellen demonstrieren, wie z. B. das Zählen von Objekten, die Verfolgung von Bewegungen in bestimmten Bereichen, das Unkenntlichmachen, das Messen von Geschwindigkeiten und die Überwachung von Trainingseinheiten.
Insbesondere die Ultralytics-Lösung zur Überwachung von Workouts ermöglicht es, YOLO11 zu verwenden, um die Trainingsform und -haltung in Echtzeit mit nur wenigen einfachen Schritten zu verfolgen. Wenn beispielsweise jemand Liegestütze macht, kann YOLO11 verwendet werden, um wichtige Körperpunkte wie Schultern, Ellbogen und Handgelenke zu erkennen, um die Bewegung zu analysieren und Wiederholungen zu zählen.
Das Beste daran ist, dass die Einrichtung dieser Lösung nur wenige Minuten dauert. Eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie in der offiziellen Ultralytics-Dokumentation.
Hier sind auch ein paar Dinge, die Sie beachten sollten, wenn Sie bei der Einrichtung der Lösung zur Trainingsüberwachung auf Probleme stoßen:
Nachdem wir nun behandelt haben, wie YOLO11 durch Pose-Schätzung eine genaue Trainingsüberwachung ermöglicht, wollen wir einige reale Anwendungen untersuchen, in denen es eingesetzt werden kann.
Das Training zu Hause kann bequem sein, aber ohne angemessenes Feedback ist es leicht, schlechte Gewohnheiten zu entwickeln oder Verletzungen zu riskieren. YOLO11 kann helfen, das Solotraining zu verbessern, indem es die Körperhaltung überwacht und Ihre Wiederholungen in Echtzeit verfolgt, ohne Wearables oder manuelle Eingabe.
Solche Vision-KI-Systeme können ideal für jemanden sein, der von zu Hause aus arbeitet und zwischen Online-Meetings schnell ein paar Liegestütze einschiebt. Sie müssten lediglich eine Kamera aufstellen, die Ihren Trainingsbereich abdeckt.
Während Sie Liegestütze machen, kann YOLO11 Schlüsselpunkte auf Ihrem Körper erkennen. Es kann den Winkel Ihrer Ellbogen im Auge behalten, um zu wissen, wann Sie unten sind und wann Sie sich wieder hochdrücken. Jede vollständige Bewegung zählt als eine Wiederholung. Wenn Ihre Form nicht ganz richtig ist oder Sie nicht tief genug gehen, kann das System so eingerichtet werden, dass es Sie sofort informiert, sodass Sie es ohne Trainer korrigieren können.
In einem gut besuchten Fitnessstudio sind Trainer oft für mehrere Kunden gleichzeitig verantwortlich. Dies kann es erschweren, die Bewegungen aller auf der Fläche zu überwachen. Da so viele Menschen gleichzeitig trainieren, können Fehler in ihrer Haltung oder unvollständige Wiederholungen leicht unbemerkt bleiben.
Computer-Vision-Lösungen können eine bessere Möglichkeit bieten, diese Probleme zu lösen. Durch die Installation von Kameras und den Einsatz von Modellen wie YOLO11 können Fitnessstudios die Bewegungen jeder Person in Echtzeit verfolgen.
Nehmen wir zum Beispiel jemanden, der an einer Beinpresse trainiert, während eine andere Person in der Nähe auf einem Laufband geht. Beinpressen können Verletzungen verursachen, wenn sie falsch ausgeführt werden, insbesondere für diejenigen, die die korrekte Form noch nicht beherrschen.
Selbst wenn sich der Trainer auf die Person auf dem Laufband konzentriert, kann YOLO11 weiterhin den Benutzer der Beinpresse überwachen und Trainer warnen, wenn er Schwierigkeiten hat oder Verletzungsgefahr besteht. Diese fortschrittliche Überwachung hilft Trainern, besseres Feedback zu geben, Verletzungsrisiken zu reduzieren und ein qualitativ hochwertiges Coaching aufrechtzuerhalten, selbst während der Stoßzeiten im Fitnessstudio, wenn ihre Aufmerksamkeit geteilt ist.
Wenn es um Sport-Training geht, hat Präzision Priorität. Selbst kleine Fehler in Körperhaltung oder Bewegung können den Unterschied zwischen Sieg und Verletzung ausmachen. Die Pose-Schätzung wird schnell eingesetzt, um Athleten zu helfen, diese kleinen Probleme frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren, wodurch das Training proaktiver und fokussierter wird.
Beispielsweise kann Computer Vision in Sportarten wie Fußball die Bewegungen von Spielern während Spielen oder Trainingseinheiten verfolgen. Es kann analysieren, wie ein Spieler dribbelt, die Richtung ändert oder den Ball schlägt, indem es wichtige Körperpunkte wie Hüften, Knie und Knöchel überwacht. Diese detaillierten Bewegungsdaten helfen Trainern, Ineffizienzen oder Ungleichgewichte zu erkennen, die die Leistung beeinträchtigen oder das Verletzungsrisiko erhöhen können.
Nachdem wir nun gesehen haben, wie Vision AI eine intelligentere Echtzeit-Trainingsverfolgung in verschiedenen Umgebungen unterstützt, wollen wir einige ihrer Hauptvorteile untersuchen:
Während das Workout-Monitoring mit Computer Vision viele Vorteile bietet, sind hier einige Einschränkungen zu berücksichtigen, wenn Sie diese Art von Technologie implementieren:
Ultralytics YOLO11 vereinfacht das Echtzeit-Workout-Tracking mithilfe eines Standard-Kamerafeeds und fortschrittlicher Computer Vision. Es macht Wearables oder manuelle Protokollierung überflüssig, indem es automatisch die Körperhaltung überwacht, Wiederholungen zählt und die Form in einer Vielzahl von Umgebungen verbessert, darunter zu Hause, in Fitnessstudios und in Rehabilitationszentren.
Benutzer können sofortiges Feedback erhalten, was intelligenteres Training, Verletzungsprävention und konsistenten Fortschritt ermöglicht. Gleichzeitig hilft es Fitnessprofis und -einrichtungen, Abläufe zu rationalisieren und gleichzeitig die Qualität von Coaching und Anleitung zu verbessern.
Mit der Weiterentwicklung der Technologie können wir uns auf noch intelligentere Funktionen freuen, wie z. B. adaptive Trainingspläne, die auf die Bewegungshistorie zugeschnitten sind, und virtuelle Coaching-Oberflächen, die dynamisch auf Live-Bewegungen reagieren.
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