8 Temmuz 2025
Egzersiz analizi için Ultralytics YOLO11 kullanmanın formunuzu nasıl iyileştirebileceğini, egzersiz güvenliğini nasıl artırabileceğini ve poz tahmini yoluyla nasıl gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabileceğini görün.
.webp)
Aktif kalmak sağlığınıza dikkat etmenin önemli bir parçasıdır ve düzenli egzersiz yapmak gücünüzü artırabilir, enerjinizi yükseltebilir ve sağlık risklerini azaltabilir. Ancak, egzersiz yaparken doğru formu korumak da bir o kadar önemlidir.
Doğru duruş ve teknik olmadan, en etkili egzersiz rutinleri bile kötü sonuçlara veya daha kötüsü yaralanmaya yol açabilir. Bu nedenle birçok kişi yardım için teknolojiye yöneliyor.
Daha kişiselleştirilmiş ve teknoloji odaklı fitness çözümlerine olan ilgi arttıkça, yapay zeka (AI) bu alanda etkili bir araç olarak ortaya çıkıyor. Hatta küresel AI fitness ve wellness pazarının 2034 yılına kadar 46,1 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Özellikle, makinelerin görsel bilgiyi yorumlamasını ve anlamasını sağlayan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarlı görü, insan hareketini artan bir doğruluk ve verimlilikle analiz etmek için uygulanmaktadır. Bu teknoloji, vücudun gerçek zamanlı olarak nasıl hareket ettiğini değerlendirmek için kullanılabilir ve geleneksel fitness takip cihazları veya uygulamalarının sağlayabileceğinden çok daha fazla içgörü sunar.
Örneğin, bilgisayarla görme modelleri Ultralytics YOLO11 duruşu değerlendirmek, formu izlemek ve tekrarları saymak için vücuttaki kilit noktaları belirleyen poz tahmini gibi görevleri destekler. Bu yaklaşımı özellikle güvenilir kılan şey, özel bir ekipman gerektirmeden standart bir kamera akışıyla çalışmasıdır.
Bu makalede, YOLO11'in poz tahmini özelliklerinin antrenmanları izlemek için nasıl kullanılabileceğini ve bu teknolojinin fitness'ın geleceğini şekillendirmeye nasıl yardımcı olduğunu keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
Poz tahmini, görüntülerde veya videolarda bir kişi, hayvan veya eşya gibi bir nesne üzerindeki kilit noktaları tespit eden ve izleyen bir bilgisayar görüşü görevidir. Bir görüntü veya videodaki insanları analiz ederken, poz tahmini, duruşu, hizalamayı ve hareketi anlamak için eklemler ve uzuvlar gibi belirli vücut işaretlerini tanımlar.
Bir görüntüdeki bir nesnenin yerini belirleyen nesne algılamanın aksine, poz tahmini bir nesnenin nasıl konumlandığına ve nasıl hareket ettiğine odaklanır. Bu da iyi bir duruşun hem güvenlik hem de sonuçlar açısından önemli olduğu fitness alanında faydalı olmasını sağlar. Bir egzersiz sırasında, duruş tahmini eklemlerinizin her egzersiz boyunca nasıl hareket ettiğini track edebilir. Kötü hizalamanın belirlenmesine yardımcı olur, anında geri bildirim sağlar ve zaman içinde kademeli iyileşmeyi destekler.
YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri, yüksek hızı doğru algılama ile birleştirerek poz tahminini fitness uygulamalarına entegre etmeyi kolaylaştırır. Önceden eğitilmiş YOLO11 poz modeli, omuzlar, dirsekler, dizler ve ayak bilekleri dahil olmak üzere 17 temel vücut noktasını tanımlayabilmektedir. Bu da squat ve şınav gibi egzersizleri gerçek zamanlı olarak izlemek, form sorunlarını detect etmek ve kullanıcıların hatalarını anında düzeltmelerine yardımcı olmak için kullanılabileceği anlamına geliyor.
Ultralytics , nesneleri sayma, belirli alanlardaki hareketi izleme, bulanıklaştırma, hızı ölçme ve antrenmanları izleme gibi YOLO modellerini kullanmanın farklı yollarını sergileyen kullanımı kolay çözümler sunar.
Özellikle, antrenmanları izlemeye yönelik Ultralytics çözümü, sadece birkaç basit adımla egzersiz formunu ve duruşunu gerçek zamanlı olarak track için YOLO11 'in kullanılmasını mümkün kılıyor. Örneğin, birisi şınav çekiyorsa, YOLO11 hareketi analiz etmek ve tekrarları saymak için omuzlar, dirsekler ve bilekler gibi önemli vücut noktalarını detect etmek için kullanılabilir.
En iyi yanı, bu çözümü kurmanın sadece birkaç dakika sürmesidir. Ayrıntılı bir adım adım kılavuz için resmi Ultralytics belgelerine göz atabilirsiniz.
Ayrıca, egzersiz takibi için çözümü kurarken herhangi bir sorunla karşılaşırsanız, aklınızda bulundurmanız gereken birkaç şey şunlardır:
YOLO11 'in poz tahmini yoluyla doğru egzersiz takibini nasıl sağladığını ele aldığımıza göre, şimdi bunun kullanılabileceği bazı gerçek dünya uygulamalarını inceleyelim.
Evde egzersiz yapmak uygun olabilir, ancak uygun geri bildirim olmadan kötü alışkanlıklar geliştirmek veya sakatlanma riski almak kolaydır. YOLO11 , giyilebilir cihazlar veya manuel giriş olmadan duruşunuzu izleyerek ve tekrarlarınızı gerçek zamanlı olarak takip ederek solo antrenmanı iyileştirmeye yardımcı olabilir.
Bu tür Vision AI sistemleri, evden çalışan ve çevrimiçi toplantılar arasında hızlı bir şınav seti sıkıştıran biri için harika olabilir. Sadece egzersiz alanınızı kapsayan bir kamera kurmanız yeterli olacaktır.
Siz şınav çekerken, YOLO11 vücudunuzdaki önemli noktalarıdetect edebilir. Dirseklerinizin açısını takip ederek ne zaman yere düştüğünüzü ve ne zaman yukarı ittiğinizi anlayabilir. Her tam hareket bir tekrar olarak sayılır. Formunuz tam olarak doğru değilse veya yeterince aşağı inmiyorsanız, sistem size hemen haber verecek şekilde ayarlanabilir, böylece bir eğitmen olmadan düzeltebilirsiniz.
Yoğun bir spor salonunda, eğitmenler genellikle aynı anda birden fazla müşteriden sorumludur. Bu, yerdeki herkesin hareketini izlemeyi zorlaştırabilir. Aynı anda egzersiz yapan çok sayıda insanla, duruşlarındaki hatalar veya eksik tekrarlar kolayca fark edilmeyebilir.
Bilgisayarla görme çözümleri bu sorunları çözmek için daha iyi bir yol sağlayabilir. Spor salonları, kameralar kurarak ve YOLO11 gibi modeller kullanarak her bir kişinin hareketlerini gerçek zamanlı olarak track edebilir.
Örneğin, bir kişi bacak presinde egzersiz yaparken başka bir kişi yakındaki bir koşu bandında yürüyebilir. Bacak presleri, özellikle doğru formu tam olarak öğrenememiş olanlar için yanlış yapıldığında yaralanmalara neden olabilir.
Eğitmenin dikkati koşu bandındaki kişiye odaklanmış olsa bile, YOLO11 bacak presi kullanıcısını izleyebilir ve zorlanıyorsa veya sakatlanma riski varsa eğitmenleri uyarabilir. Bu gelişmiş izleme, eğitmenlerin dikkatlerinin bölündüğü yoğun spor salonu saatlerinde bile daha iyi geri bildirim sağlamalarına, yaralanma risklerini azaltmalarına ve yüksek kaliteli koçluğu sürdürmelerine yardımcı olur.
Spor eğitimine gelince, hassasiyet bir önceliktir. Duruş veya hareketteki küçük hatalar bile kazanmakla yaralanmak arasındaki fark olabilir. Poz tahmini, sporcuların bu küçük sorunları erken tespit etmelerine ve düzeltmelerine yardımcı olmak için hızla benimseniyor ve eğitimi daha proaktif ve odaklı hale getiriyor.
Örneğin, futbol gibi sporlarda bilgisayarla görme, oyuncuların oyun veya antrenman seansları sırasındaki hareketlerini track edebilir. Kalça, diz ve ayak bilekleri gibi önemli vücut noktalarını izleyerek bir oyuncunun nasıl top sürdüğünü, yön değiştirdiğini veya topa nasıl vurduğunu analiz edebilir. Bu ayrıntılı hareket verileri, antrenörlerin performansı etkileyebilecek veya sakatlanma riskini artırabilecek verimsizlikleri veya dengesizlikleri belirlemelerine yardımcı olur.
Vision AI'ın farklı ortamlarda daha akıllı, gerçek zamanlı egzersiz takibini nasıl desteklediğini gördüğümüze göre, temel avantajlarından bazılarını keşfedelim:
Bilgisayar görüşünü kullanarak egzersiz takibi birçok fayda sunarken, bu tür bir teknolojiyi uygularken dikkate alınması gereken birkaç sınırlama şunlardır:
Ultralytics YOLO11 , sadece standart bir kamera beslemesi ve gelişmiş bilgisayar görüşü kullanarak gerçek zamanlı egzersiz takibini basitleştirir. Evler, spor salonları ve rehabilitasyon merkezleri dahil olmak üzere çeşitli ortamlarda duruşu otomatik olarak izleyerek, tekrarları sayarak ve formu iyileştirerek giyilebilir cihazlara veya manuel kayıtlara olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
Kullanıcılar anında geri bildirim alarak daha akıllı eğitim, yaralanma önleme ve tutarlı ilerleme sağlayabilir. Aynı zamanda, fitness profesyonellerinin ve tesislerinin operasyonları kolaylaştırmasına ve koçluk ve rehberlik kalitesini yükseltmesine yardımcı olur.
Teknoloji geliştikçe, hareket geçmişine göre uyarlanmış uyarlanabilir eğitim planları ve canlı harekete dinamik olarak yanıt veren sanal koçluk arayüzleri gibi daha da akıllı özellikler bekleyebiliriz.
Yapay zekâya meraklı mısınız? Daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu keşfedin. Çözüm sayfalarımızda lojistikte yapay zekâ ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü gibi alanlardaki en son gelişmeleri keşfedin. Lisanslama seçeneklerimize göz atın ve Vision AI ile bugün başlayın!
