Come usare Ultralytics YOLO11 per la stima della posa

Le ricerche sulla visione artificiale, una branca dell'intelligenza artificiale (AI), risalgono agli anni '60. Tuttavia, è stato solo negli anni 2010, con l'avvento del deep learning, che abbiamo assistito a importanti progressi nel modo in cui le macchine comprendono le immagini. Tra i progressi più recenti nella visione artificiale figurano gli innovativi modelli Ultralytics YOLO11. I modelli YOLO11, presentati per la prima volta all'evento ibrido annuale di Ultralytics, YOLO Vision 2024 (YV24), supportano diverse attività di visione artificiale, inclusa la stima della posa.

La stima della posa può essere usata per rilevare punti chiave su una persona o un oggetto in un'immagine o in un video, così da determinarne la posizione, la postura o il movimento. È ampiamente usata in applicazioni come l'analisi delle prestazioni sportive, il monitoraggio del comportamento animale e la robotica, per aiutare le macchine a interpretare le azioni fisiche in tempo reale. Grazie alla maggiore precisione, efficienza e velocità rispetto ai modelli precedenti della serie YOLO (si guarda una sola volta), YOLO11 è ideale per le attività di stima della posa in tempo reale.

Fig. 1. Esempio di utilizzo di Ultralytics YOLO11 per la stima della posa.

In questo articolo scopriremo cos'è la stima della posa, ne esamineremo alcune applicazioni e vedremo come usare YOLO11 con il pacchetto Python di Ultralytics per stimare la posa. Vedremo anche come usare Ultralytics HUB per provare YOLO11 e la stima della posa con pochi semplici clic. Cominciamo!

Che cos'è la stima della posa?#

Prima di vedere come usare il nuovo modello Ultralytics YOLO11 per la stima della posa, approfondiamo meglio questo concetto.

La stima della posa è una tecnica di visione artificiale utilizzata per analizzare la posa di una persona o di un oggetto in un'immagine o in un video. I modelli di deep learning come Ultralytics YOLO11 possono identificare, localizzare e tracciare i punti chiave di un determinato oggetto o di una persona. Per gli oggetti, questi punti chiave possono includere angoli, bordi o segni distintivi sulla superficie, mentre per gli esseri umani questi punti chiave rappresentano le articolazioni principali, come il gomito, il ginocchio o la spalla.

La stima della posa è una tecnica particolare e più complessa rispetto ad altre attività di visione artificiale come il rilevamento degli oggetti. Il rilevamento degli oggetti individua gli oggetti in un'immagine disegnando un riquadro intorno a essi, mentre la stima della posa va oltre e prevede le posizioni esatte dei punti chiave dell'oggetto.

Fig. 2. Uso di Ultralytics YOLO11 per rilevare e stimare la posa delle persone in un ufficio.

La stima della posa può funzionare principalmente in due modi: bottom-up e top-down. L'approccio bottom-up rileva singoli punti chiave e li raggruppa in scheletri, mentre quello top-down si concentra prima sul rilevamento degli oggetti e poi stima i punti chiave al loro interno.

Ultralytics YOLO11 unisce i punti di forza dei metodi top-down e bottom-up. Come l'approccio bottom-up, è semplice e veloce e non richiede di raggruppare manualmente i punti chiave. Al tempo stesso, sfrutta la precisione del metodo top-down rilevando le persone e stimandone la posa in un unico passaggio.

Casi d'uso della stima della posa con Ultralytics YOLO11#

Le versatili funzionalità di Ultralytics YOLO11 per la stima della posa aprono la strada a un'ampia gamma di possibili applicazioni in molti settori. Vediamo più da vicino alcuni casi d'uso di YOLO11 per la stima della posa.

Stima della posa in tempo reale con Ultralytics YOLO11: migliorare la sicurezza dei lavoratori#

La sicurezza è un aspetto importante di qualsiasi progetto di costruzione. Questo è particolarmente vero perché, secondo le statistiche, nei cantieri si registra un numero più elevato di infortuni sul lavoro. Nel 2021, circa il 20% di tutti gli infortuni mortali sul lavoro si è verificato nei cantieri o nelle loro vicinanze. Di fronte a rischi quotidiani come i macchinari pesanti e gli impianti elettrici, misure di sicurezza rigorose sono essenziali per garantire l'incolumità dei lavoratori. I metodi tradizionali, come l'uso di cartelli, barriere e il monitoraggio manuale da parte dei supervisori, non sono sempre efficaci e spesso distolgono i supervisori da attività più critiche.

L'IA può contribuire a migliorare la sicurezza e l'uso di un sistema di monitoraggio dei lavoratori basato sulla stima della posa può ridurre il rischio di incidenti. I modelli Ultralytics YOLO11 possono essere usati per tracciare i movimenti e le posture dei lavoratori. È possibile individuare rapidamente i potenziali pericoli, ad esempio quando i lavoratori si avvicinano troppo a macchinari pericolosi o svolgono le attività in modo scorretto. Se viene rilevato un rischio, è possibile avvisare i supervisori o attivare un allarme per il lavoratore. Un sistema di monitoraggio continuo può rendere più sicuri i cantieri, tenendo costantemente d'occhio i pericoli e proteggendo i lavoratori.

Fig. 3. Esempio di stima della posa in un cantiere con Ultralytics YOLO11.

Stima della posa con Ultralytics YOLO11 per monitorare il bestiame#

Gli agricoltori e i ricercatori possono usare Ultralytics YOLO11 per studiare i movimenti e il comportamento degli animali da allevamento, come i bovini, e rilevare i primi segnali di malattie come la zoppia. La zoppia è una condizione in cui un animale fatica a muoversi correttamente a causa del dolore alle zampe o ai piedi. Nei bovini, malattie come la zoppia non compromettono solo la salute e il benessere degli animali, ma causano anche problemi di produzione negli allevamenti da latte. Gli studi mostrano che la zoppia colpisce dall'8% dei bovini nei sistemi basati sul pascolo fino al 15-30% nei sistemi stabulati, nell'industria lattiero-casearia globale. Rilevare e affrontare tempestivamente la zoppia può migliorare il benessere degli animali e ridurre le perdite di produzione associate a questa condizione.

Le funzionalità di stima della posa di Ultralytics YOLO11 possono aiutare gli agricoltori a monitorare l'andatura degli animali e individuare rapidamente eventuali anomalie che potrebbero indicare problemi di salute, come disturbi articolari o infezioni. Individuare tempestivamente questi problemi consente di intervenire più rapidamente, riducendo il disagio degli animali e aiutando gli agricoltori a evitare perdite economiche.

I sistemi di monitoraggio basati sull'IA per la visione possono anche aiutare ad analizzare i comportamenti legati al riposo, le interazioni sociali e le abitudini alimentari. Gli agricoltori possono inoltre usare la stima della posa per osservare segnali di stress o aggressività. Queste informazioni possono servire a migliorare le condizioni di vita degli animali e il loro benessere.

Fig. 4. Visualizzazione della stima della posa di una mucca.

Casi d'uso di Ultralytics YOLO11 nel settore del fitness#

La stima della posa può aiutare le persone a migliorare la postura in tempo reale mentre si allenano. Con Ultralytics YOLO11, gli istruttori di palestra e yoga possono monitorare e tracciare i movimenti del corpo delle persone durante l'allenamento, concentrandosi su punti chiave come articolazioni e arti per valutarne la postura. I dati raccolti possono essere confrontati con pose e tecniche di allenamento ideali, e gli istruttori possono ricevere avvisi quando qualcuno esegue un movimento in modo scorretto, contribuendo a prevenire gli infortuni.

Fig. 5. Uso della stima della posa per analizzare un allenamento.

Ad esempio, durante una lezione di yoga la stima della posa può aiutare a controllare che tutti gli studenti mantengano l'equilibrio e l'allineamento corretti. Le applicazioni mobili che integrano la visione artificiale e la stima della posa possono rendere il fitness più accessibile a chi si allena a casa o non ha accesso a personal trainer. Questo feedback continuo in tempo reale aiuta gli utenti a migliorare la tecnica e a raggiungere i propri obiettivi di fitness, riducendo al contempo il rischio di infortuni.

Prova la stima della posa in tempo reale con il modello Ultralytics YOLO11#

Ora che abbiamo visto cos'è la stima della posa e alcune delle sue applicazioni, scopriamo come provarla con il nuovo modello YOLO11. Per iniziare, hai due comode opzioni: usare il pacchetto Python di Ultralytics oppure Ultralytics HUB. Vediamole entrambe.

Esecuzione di inferenze con Ultralytics YOLO11#

Eseguire un'inferenza significa che il modello YOLO11 elabora nuovi dati che non fanno parte dei suoi set di addestramento e usa gli schemi appresi per formulare previsioni sulla base di quei dati. Puoi eseguire inferenze tramite codice con il pacchetto Python di Ultralytics. Per iniziare, ti basta installare il pacchetto Ultralytics usando pip, conda o Docker. Se riscontri problemi durante l'installazione, la nostra guida ai problemi comuni offre suggerimenti utili per risolverli.

Dopo aver installato correttamente il pacchetto, puoi usare il codice seguente per caricare un modello e utilizzarlo per stimare la posa degli oggetti in un'immagine.

Fig. 6. Frammento di codice che mostra l'esecuzione di inferenze con Ultralytics YOLO11.

Addestramento di un modello Ultralytics YOLO11 personalizzato#

Supponiamo che tu stia lavorando a un progetto di visione artificiale e disponga di uno specifico dataset per un'applicazione di stima della posa. Puoi quindi ottimizzare e addestrare un modello YOLO11 personalizzato in base alla tua applicazione. Ad esempio, puoi usare un dataset di punti chiave per analizzare e comprendere la posa di una tigre nelle immagini, identificando caratteristiche come la posizione degli arti, della testa e della coda.

Puoi usare il seguente frammento di codice per caricare e addestrare un modello Ultralytics YOLO11 per la stima della posa. Puoi creare il modello a partire da una configurazione YAML oppure caricare un modello preaddestrato per l'addestramento. Questo script permette anche di trasferire i pesi e avviare l'addestramento del modello usando un dataset specifico, come il dataset COCO per la stima della posa.

Fig. 7. Addestramento personalizzato di Ultralytics YOLO11.

Con il modello personalizzato appena addestrato, puoi eseguire inferenze su immagini mai viste prima relative alla tua soluzione di visione artificiale. Puoi anche convertire il modello addestrato in altri formati usando la modalità di esportazione.

Prova YOLO11 su Ultralytics HUB#

Finora abbiamo visto alcuni metodi per usare YOLO11 che richiedono conoscenze di base di programmazione. Se non è ciò che cerchi o non hai familiarità con la programmazione, hai un'altra opzione: Ultralytics HUB. Ultralytics HUB è una piattaforma intuitiva progettata per semplificare l'addestramento e la distribuzione dei modelli YOLO. HUB ti consente di gestire facilmente i dataset, addestrare i modelli e distribuirli senza bisogno di competenze tecniche.

Per eseguire inferenze sulle immagini, crea un account, vai alla sezione "Models" e scegli il modello Ultralytics YOLO11 per la stima della posa che ti interessa. Nella sezione di anteprima puoi caricare un'immagine e visualizzare i risultati della previsione, come mostrato di seguito.

Fig. 8. Stima della posa su Ultralytics HUB con YOLO11.

I progressi di Ultralytics YOLO11 nel rilevamento della posa umana#

Ultralytics YOLO11 offre soluzioni precise e flessibili per attività come la stima della posa in un'ampia gamma di applicazioni. Dal miglioramento della sicurezza dei lavoratori nei cantieri al monitoraggio della salute del bestiame e al supporto per correggere la postura durante gli allenamenti, YOLO11 offre precisione e feedback in tempo reale grazie alla tecnologia avanzata di visione artificiale.

La sua versatilità, con diverse varianti di modello e la possibilità di addestrarlo su dati personalizzati per casi d'uso specifici, lo rende uno strumento molto prezioso sia per gli sviluppatori che per le aziende. Che tu scelga di programmare con il pacchetto Python di Ultralytics o di usare Ultralytics HUB per un'implementazione più semplice, YOLO11 rende la stima della posa accessibile e utile.

Per saperne di più, visita il nostro repository GitHub e partecipa alla nostra community. Scopri le applicazioni dell'IA nel settore manifatturiero e in agricoltura nelle nostre pagine dedicate alle soluzioni. 🚀