8 de julho de 2025
Veja como a utilização do Ultralytics YOLO11 para análise do exercício pode melhorar a sua forma, aumentar a segurança do treino e fornecer feedback em tempo real através da estimativa da pose.
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Manter-se ativo é uma parte essencial de cuidar da sua saúde, e exercitar-se regularmente pode melhorar a sua força, aumentar a sua energia e reduzir os riscos para a saúde. No entanto, manter a forma correta durante o exercício é igualmente importante.
Sem a postura e a técnica adequadas, mesmo as rotinas de treino mais eficazes podem levar a maus resultados ou, pior, a lesões. É por isso que muitas pessoas estão a recorrer à tecnologia para obter ajuda.
À medida que o interesse em soluções de fitness mais personalizadas e orientadas para a tecnologia aumenta, a inteligência artificial (IA) está a emergir como uma ferramenta impactante neste espaço. De facto, espera-se que o mercado global de IA para fitness e bem-estar atinja os 46,1 mil milhões de dólares até 2034.
Especificamente, a visão computacional, um ramo da IA que permite que as máquinas interpretem e compreendam informações visuais, está a ser aplicada para analisar o movimento humano com crescente precisão e eficiência. Esta tecnologia pode ser usada para avaliar como o corpo se move em tempo real, oferecendo insights que vão muito além do que os rastreadores ou aplicações de fitness tradicionais podem fornecer.
Por exemplo, modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11 apoiam tarefas como a estimativa de pose, que identifica pontos-chave no corpo para avaliar a postura, monitorizar a forma e contar repetições. O que torna esta abordagem especialmente fiável é o facto de funcionar com uma câmara normal, não necessitando de equipamento especializado.
Neste artigo, vamos explorar a forma como as capacidades de estimativa de pose do YOLO11podem ser utilizadas para monitorizar os treinos e como esta tecnologia está a ajudar a moldar o futuro do fitness. Vamos começar!
A estimativa de pose é uma tarefa de visão computacional que detecta e rastreia pontos-chave em um objeto, como uma pessoa, animal ou item, em imagens ou vídeo. Ao analisar humanos em uma imagem ou vídeo, a estimativa de pose identifica pontos de referência corporais específicos, como articulações e membros, para entender a postura, o alinhamento e o movimento.
Ao contrário da deteção de objectos, que localiza um objeto numa imagem, a estimativa de pose centra-se na forma como um objeto está posicionado e como se move. Isto torna-a útil no fitness, onde uma boa postura é importante tanto para a segurança como para os resultados. Durante um treino, a estimativa da postura pode track a forma como as articulações se movem ao longo de cada exercício. Ajuda a identificar um mau alinhamento, fornece feedback instantâneo e apoia a melhoria gradual ao longo do tempo.
Os modelos de visão por computador como o YOLO11 facilitam a integração da estimativa de pose em aplicações de fitness, combinando alta velocidade com deteção precisa. O modelo de pose YOLO11 pré-treinado é capaz de identificar 17 pontos-chave do corpo, incluindo ombros, cotovelos, joelhos e tornozelos. Isto significa que pode ser utilizado para monitorizar exercícios como agachamentos e flexões em tempo real, detect problemas de forma e ajudar os utilizadores a corrigir erros no local.
Ultralytics oferece soluções fáceis de utilizar que mostram diferentes formas de utilizar os modelos YOLO , como contar objectos, seguir o movimento em áreas específicas, desfocar, medir a velocidade e monitorizar os treinos.
Em particular, a solução Ultralytics para monitorizar os treinos torna possível utilizar YOLO11 para track forma e a postura do exercício em tempo real com apenas alguns passos simples. Por exemplo, se alguém estiver a fazer flexões, YOLO11 pode ser utilizado para detect pontos-chave do corpo, como os ombros, os cotovelos e os pulsos, para analisar o movimento e contar as repetições.
A melhor parte é que a configuração desta solução demora apenas alguns minutos. Pode consultar a documentação oficial Ultralytics para obter um guia passo-a-passo detalhado.
Além disso, aqui estão algumas coisas para ter em mente se você encontrar algum problema ao configurar a solução para monitoramento de exercícios:
Agora que já abordámos a forma como YOLO11 permite uma monitorização precisa do treino através da estimativa da pose, vamos explorar algumas aplicações do mundo real em que pode ser utilizado.
Fazer exercício em casa pode ser cómodo, mas sem um feedback adequado, é fácil desenvolver maus hábitos ou correr o risco de se lesionar. YOLO11 pode ajudar a melhorar o treino a solo, monitorizando a postura e acompanhando as suas repetições em tempo real, sem aparelhos ou introdução manual.
Tais sistemas de Visão de IA podem ser ótimos para alguém que trabalha em casa e encaixa uma série rápida de flexões entre reuniões online. Você só precisaria configurar uma câmera que cobrisse sua área de treino.
Enquanto faz flexões, YOLO11 consegue detect pontos-chave no seu corpo. Pode vigiar o ângulo dos cotovelos para saber quando está em baixo e quando faz flexões para cima. Cada movimento completo conta como uma repetição. Se a sua forma não estiver correta ou se não descer o suficiente, o sistema pode ser configurado para o avisar de imediato, para que possa corrigir o problema sem um treinador.
Em uma academia movimentada, os treinadores geralmente são responsáveis por vários clientes ao mesmo tempo. Isso pode dificultar o monitoramento do movimento de todos no chão. Com tantas pessoas se exercitando ao mesmo tempo, erros em sua postura ou repetições incompletas podem facilmente passar despercebidos.
As soluções de visão por computador podem proporcionar uma melhor forma de resolver estes problemas. Com a instalação de câmaras e a utilização de modelos como o YOLO11, os ginásios podem track os movimentos de cada pessoa em tempo real.
Tomemos como exemplo alguém se exercitando em um leg press enquanto outra pessoa caminha por perto em uma esteira. O leg press pode causar lesões se feito incorretamente, especialmente para aqueles que não dominam a forma correta.
Mesmo que a atenção do treinador esteja concentrada na pessoa que está na passadeira, YOLO11 pode monitorizar o utilizador do leg press e alertar os treinadores se este estiver com dificuldades ou em risco de lesão. Esta monitorização avançada ajuda os treinadores a fornecerem um melhor feedback, a reduzirem os riscos de lesões e a manterem um treino de alta qualidade, mesmo durante as horas de maior movimento no ginásio, quando a sua atenção está dividida.
Quando se trata de treinamento esportivo, a precisão é uma prioridade. Mesmo pequenos erros na postura ou no movimento podem ser a diferença entre vencer e se machucar. A estimativa de pose está sendo rapidamente adotada para ajudar os atletas a identificar e corrigir esses pequenos problemas precocemente, tornando o treinamento mais proativo e focado.
Por exemplo, em desportos como o futebol, a visão por computador pode track movimentos dos jogadores durante os jogos ou sessões de treino. Pode analisar a forma como um jogador dribla, muda de direção ou bate na bola, monitorizando pontos-chave do corpo, como as ancas, os joelhos e os tornozelos. Estes dados de movimento detalhados ajudam os treinadores a identificar ineficiências ou desequilíbrios que podem afetar o desempenho ou aumentar o risco de lesões.
Agora que vimos como a Visão de IA oferece suporte ao rastreamento de exercícios mais inteligente e em tempo real em diferentes ambientes, vamos explorar algumas de suas principais vantagens:
Embora o monitoramento de exercícios usando visão computacional ofereça muitos benefícios, aqui estão algumas limitações a serem consideradas ao implementar este tipo de tecnologia:
Ultralytics YOLO11 simplifica o acompanhamento de exercícios em tempo real utilizando apenas uma câmara padrão e visão computacional avançada. Elimina a necessidade de dispositivos portáteis ou de registo manual, monitorizando automaticamente a postura, contando as repetições e melhorando a forma numa variedade de ambientes, incluindo casas, ginásios e centros de reabilitação.
Os usuários podem receber feedback instantâneo, permitindo um treinamento mais inteligente, prevenção de lesões e progresso consistente. Ao mesmo tempo, ajuda os profissionais e instalações de fitness a otimizar as operações, elevando a qualidade do treinamento e da orientação.
À medida que a tecnologia evolui, podemos esperar funcionalidades ainda mais inteligentes, como planos de treino adaptativos adaptados ao histórico de movimentos e interfaces de treino virtual que respondem dinamicamente ao movimento em direto.
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