Come utilizzare Ultralytics YOLO11 per la stima della posa

La ricerca relativa alla visione artificiale, un ramo dell'intelligenza artificiale (AI), può essere fatta risalire agli anni '60. Tuttavia, è stato solo negli anni 2010, con la diffusione del deep learning, che abbiamo assistito a importanti progressi nel modo in cui le macchine comprendono le immagini. Uno degli sviluppi più recenti nella visione artificiale è rappresentato dai modelli all'avanguardia Ultralytics YOLO11. I modelli YOLO11, presentati per la prima volta all'evento ibrido annuale di Ultralytics, YOLO Vision 2024 (YV24), supportano un'ampia gamma di attività di visione artificiale, inclusa la stima della posa.

La stima della posa può essere utilizzata per rilevare i punti chiave di una persona o di un oggetto in un'immagine o in un video, così da comprenderne posizione, postura o movimento. È ampiamente utilizzata in applicazioni come l'analisi sportiva, il monitoraggio del comportamento animale e la robotica per aiutare le macchine a interpretare le azioni fisiche in tempo reale. Grazie alla maggiore accuratezza, efficienza e velocità rispetto ai modelli precedenti della serie YOLO (You Only Look Once), YOLO11 è particolarmente adatto alle attività di stima della posa in tempo reale.

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

In questo articolo vedremo cos'è la stima della posa, ne discuteremo alcune applicazioni e illustreremo come utilizzare YOLO11 con il pacchetto Python di Ultralytics per la stima della posa. Vedremo anche come utilizzare Ultralytics HUB per provare YOLO11 e la stima della posa con pochi semplici clic. Iniziamo!

Che cos'è la stima della posa?#

Prima di approfondire come utilizzare il nuovo modello Ultralytics YOLO11 per la stima della posa, cerchiamo di comprendere meglio in cosa consiste la stima della posa.

La stima della posa è una tecnica di computer vision 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 su un determinato oggetto o persona. Per gli oggetti, questi punti chiave possono includere angoli, bordi o marcature distintive della superficie, mentre per gli esseri umani questi punti chiave rappresentano articolazioni principali come il gomito, il ginocchio o la spalla.

La stima della posa è particolare e più complessa rispetto ad altre attività di visione artificiale, come il rilevamento degli oggetti. Mentre il rilevamento degli oggetti localizza gli oggetti in un'immagine tracciando un riquadro attorno a essi, la stima della posa fa un passo ulteriore prevedendo le posizioni esatte dei punti chiave sull'oggetto.

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

Per quanto riguarda la stima della posa, esistono due approcci principali: bottom-up e top-down. L'approccio bottom-up rileva i singoli punti chiave e li raggruppa in scheletri, mentre l'approccio top-down si concentra prima sul rilevamento degli oggetti e poi sulla stima dei punti chiave al loro interno.

Ultralytics YOLO11 combina i punti di forza di entrambi i metodi, top-down e bottom-up. Come l'approccio bottom-up, mantiene il processo semplice e veloce senza dover raggruppare manualmente i punti chiave. Allo stesso tempo, sfrutta l'accuratezza 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 capacità di Ultralytics YOLO11 per la stima della posa aprono la strada a un'ampia gamma di possibili applicazioni in numerosi settori. Vediamo più da vicino alcuni casi d'uso della stima della posa con YOLO11.

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

La sicurezza è un aspetto importante di qualsiasi progetto di edilizia. Ciò è particolarmente vero perché, secondo le statistiche, nei cantieri edili si registra un numero maggiore di infortuni sul lavoro. Nel 2021, circa il 20% di tutti gli infortuni mortali sul lavoro si è verificato in cantieri edili o nelle loro vicinanze. Con rischi quotidiani come le attrezzature pesanti e gli impianti elettrici, solide misure di sicurezza sono essenziali per proteggere i lavoratori. I metodi tradizionali, come l'utilizzo di cartelli e barricate e il monitoraggio manuale da parte dei supervisori, non sono sempre efficaci e spesso allontanano i supervisori da attività più importanti.

L'AI può contribuire a migliorare la sicurezza e il rischio di incidenti può essere ridotto utilizzando un sistema di monitoraggio dei lavoratori basato sulla stima della posa. I modelli Ultralytics YOLO11 possono essere utilizzati per tracciare i movimenti e le posture dei lavoratori. Eventuali pericoli, come lavoratori che si trovano troppo vicino ad attrezzature pericolose o che eseguono le attività in modo scorretto, possono essere individuati rapidamente. Se viene rilevato un rischio, è possibile avvisare i supervisori oppure un allarme può avvertire il lavoratore. Un sistema di monitoraggio continuo può rendere più sicuri i cantieri, restando sempre attento ai pericoli e proteggendo i lavoratori.

Fig. 3. Un esempio di stima della posa in un cantiere edile con Ultralytics YOLO11.

Stima della posa con Ultralytics YOLO11 per il monitoraggio del bestiame#

Agricoltori e ricercatori possono utilizzare Ultralytics YOLO11 per studiare il movimento 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, disturbi come la zoppia non influiscono solo sulla loro salute e sul loro benessere, ma causano anche problemi di produzione negli allevamenti da latte. Gli studi dimostrano che la zoppia colpisce dall'8% dei bovini nei sistemi basati sul pascolo al 15-30% nei sistemi al chiuso nell'industria lattiero-casearia globale. Rilevare e affrontare precocemente la zoppia può contribuire a migliorare il benessere animale e a ridurre le perdite di produzione associate a questa condizione.

Le funzionalità di stima della posa di Ultralytics YOLO11 possono aiutare gli agricoltori a monitorare i modelli di andatura degli animali e a identificare rapidamente eventuali anomalie che potrebbero indicare problemi di salute, come disturbi articolari o infezioni. Individuare precocemente questi problemi consente di intervenire con un trattamento più rapido, riducendo il disagio degli animali e aiutando gli agricoltori a evitare perdite economiche.

I sistemi di monitoraggio basati sulla vision AI possono inoltre aiutare ad analizzare il comportamento durante il riposo, le interazioni sociali e i modelli di alimentazione. Gli agricoltori possono anche utilizzare la stima della posa per osservare segnali di stress o aggressività. Queste informazioni possono essere utilizzate per creare condizioni di vita migliori per gli animali e aumentarne il benessere.

Fig. 4. Una visualizzazione della stima della posa di una mucca.

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

La stima della posa può anche aiutare le persone a migliorare la postura in tempo reale durante l'allenamento. Con Ultralytics YOLO11, gli istruttori di palestra e di yoga possono monitorare e tracciare i movimenti del corpo delle persone che si allenano, 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 se qualcuno esegue un movimento in modo scorretto, contribuendo a prevenire gli infortuni.

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

Ad esempio, durante una lezione di yoga, la stima della posa può aiutare a monitorare se tutti gli studenti mantengono un equilibrio e un allineamento corretti. Le applicazioni mobili che integrano la visione artificiale e la stima della posa possono rendere il fitness più accessibile alle persone che si allenano a casa o che non hanno accesso a personal trainer. Questo feedback continuo in tempo reale aiuta gli utenti a migliorare la propria tecnica e a raggiungere i propri obiettivi di fitness, riducendo al contempo il rischio di infortuni.

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

Ora che abbiamo visto cos'è la stima della posa e ne abbiamo discusso alcune applicazioni, vediamo come puoi provare la stima della posa con il nuovo modello YOLO11. Per iniziare, hai due modi pratici per farlo: utilizzare il pacchetto Python di Ultralytics oppure Ultralytics HUB. Esaminiamo entrambe le opzioni.

Esecuzione di inferenze con Ultralytics YOLO11#

Eseguire un'inferenza significa che il modello YOLO11 elabora nuovi dati al di fuori dei suoi set di addestramento e utilizza i modelli appresi per effettuare previsioni basate su tali dati. Puoi eseguire inferenze tramite codice con il pacchetto Python di Ultralytics. Per iniziare, devi solo installare il pacchetto Ultralytics usando pip, conda o Docker. Se riscontri problemi durante l'installazione, la nostra Guida ai problemi comuni offre utili suggerimenti per la risoluzione dei problemi.

Dopo aver installato correttamente il pacchetto, il codice seguente mostra come caricare un modello e utilizzarlo per prevedere le pose degli oggetti in un'immagine.

Fig. 6. Un frammento di codice che mostra l'esecuzione di inferenze usando Ultralytics YOLO11.

Addestramento di un modello Ultralytics YOLO11 personalizzato#

Supponiamo che tu stia lavorando a un progetto di visione artificiale e disponga di uno dataset specifico per una particolare applicazione che coinvolge la stima della posa. In tal caso, puoi eseguire il fine-tuning e addestrare un modello YOLO11 personalizzato in base alle esigenze della tua applicazione. Ad esempio, puoi utilizzare un dataset di keypoint per analizzare e comprendere la posa di una tigre nelle immagini, identificando caratteristiche fondamentali come la posizione degli arti, della testa e della coda.

Puoi utilizzare il seguente frammento di codice per caricare e addestrare un modello Ultralytics YOLO11 per la stima della posa. Il modello può essere creato da una configurazione YAML, oppure puoi caricare un modello preaddestrato per l'addestramento. Questo script consente anche di trasferire i pesi e avviare l'addestramento del modello utilizzando un dataset specifico, come il dataset COCO per la stima della posa.

Fig. 7. Addestramento personalizzato di Ultralytics YOLO11.

Utilizzando il modello personalizzato appena addestrato, puoi eseguire inferenze su immagini non viste relative alla tua soluzione di visione artificiale. Il modello addestrato può anche essere convertito in altri formati utilizzando la modalità di esportazione.

Prova YOLO11 su Ultralytics HUB#

Finora abbiamo esaminato metodi per utilizzare YOLO11 che richiedono alcune conoscenze di base di programmazione. Se non è ciò che cerchi o non hai familiarità con la programmazione, c'è un'altra opzione: Ultralytics HUB. Ultralytics HUB è una piattaforma intuitiva progettata per semplificare il processo di addestramento e 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, puoi creare un account, accedere alla sezione «Models» e scegliere 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 accurate 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 nella correzione della postura durante gli allenamenti, YOLO11 offre precisione e feedback in tempo reale grazie a una tecnologia avanzata di visione artificiale.

La sua versatilità, con molteplici varianti di modello e la possibilità di eseguire un addestramento personalizzato per casi d'uso specifici, lo rende uno strumento prezioso sia per gli sviluppatori sia per le aziende. Che tu scelga di programmare con il pacchetto Python di Ultralytics o di utilizzare Ultralytics HUB per un'implementazione più semplice, YOLO11 rende la stima della posa accessibile e concreta.

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