Koşma Tekniğinizi Mükemmelleştirmek için Duruş Tahminini Kullanma

Koşmak, dünya çapında popüler bir egzersiz şeklidir. Amerika Birleşik Devletleri'nde yaklaşık 50 milyon kişi düzenli olarak koşu veya jogging yapmaktadır ve Japonya'da koşu, 2024 yılında en popüler spor dalıydı.

Özellikle sabahın erken saatlerinde veya akşamın geç saatlerinde her yerde koşucular görebilirsiniz. Parklar, sokaklar ve plajlar, farklı hızlarda ve çeşitli nedenlerle hareket eden insanlarla dolup taşar. 

Bazıları antrenman planlarını takip ederken, diğerleri aktif kalmak veya kafalarını boşaltmak için rahatça koşarlar. Çoğu insan için koşmak, her gün hareket etmek için kolay bir yoldur. Ancak yine de, göründüğü kadar basit değildir.

Duruş veya adımda yapılan küçük değişiklikler, performans, konfor ve sırt ağrısı gibi sorunlar dahil olmak üzere yaralanma riskini etkileyebilir. Vücudun nasıl hareket ettiğine dikkat etmek, koşucuların daha sağlıklı kalmasına ve antrenmanlarından daha fazla verim almasına yardımcı olabilir; bu, daha iyi dayanıklılık, güç veya genel zindelik anlamına gelebilir.

Ancak, bu ayrıntıları koşarken yakalamak zordur. Birkaç dakika içinde çok şey olur ve yüzlerce adım atılır, bu da gözden kaçması kolaydır. İşte burada bilgisayar görüşü devreye girer. Bu, görüntüleri ve videoları analiz ederek hareketleri kare kare parçalara ayırıp gerçek zamanlı olarak fark edilmesi zor olan kalıpları ortaya çıkaran bir yapay zeka dalıdır.

Poz tahmini, bu yaklaşımın önemli bir parçasıdır. track eklemlerini ve zaman içindeki hareketlerini track için kullanılabilen bir bilgisayar görme görevidir. Ultralytics YOLO11 ve yakında çıkacak olan Ultralytics gibi modeller poz tahminini destekler ve bir koşucunun hareketini kareler arasında tutarlı bir şekilde takip edebilir, böylece gerçek zamanlı analiz çok daha pratik hale gelir.

‍

Bu makalede, doğru koşu formunun neye benzediğini ve Ultralytics YOLO koşu tekniklerini analiz etmek ve iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Doğru koşu formu neden önemlidir?

Koşmanın farklı unsurlarına geçmeden önce, günlük antrenmanlarda koşu formunun neden önemli olduğuna daha yakından bakalım.

Her koşucu, ister hafif bir koşuya çıkıyor olsun, ister belirli hedefler için çalışıyor olsun, çabalarının karşılığını almak ister. Ancak duruş, adım uzunluğu veya zamanlama gibi küçük sorunlar, fark edilmeden birikerek koşuyu gereğinden fazla zorlaştırır ve alt vücuda ve eklemlere ekstra baskı uygular. 

Vücut mekaniğine dikkat etmek, koşucuların daha güvenli kalmasına, koşu yaralanmaları riskini azaltmasına ve kalp sağlığının iyileşmesi, kasların güçlenmesi ve genel zindelik gibi faydalar elde etmesine yardımcı olur. İyi bir koşu formu, vücudun koordineli bir sistem olarak hareket etmesiyle başlar. 

Gövde hafifçe öne doğru eğik pozisyonda hizalı kaldığında ve kollar ile bacaklar dengeli bir şekilde çalıştığında, enerji daha verimli kullanılır, hareketler daha yumuşak hissedilir ve yaralanma riski azalır. Zamanla, form kasların birlikte çalışma şeklini de şekillendirir. 

Dengeli hareket, kuvvet antrenmanı ve koşu sırasında denge, duruş, dayanıklılık ve daha iyi hizalamayı destekler. Yeni başlayanlar için bu, üzerine inşa edilecek güçlü bir temel oluşturur. Elit koşucularda ise performansı artırırken yorgunlukla ilgili sorunları ve uzun vadeli rahatsızlık riskini azaltır.

Doğru koşu formuna sahip olmanın belirtilerini belirleme

Koşucular hareketlerine daha fazla dikkat etmeye başladıklarında, koşu stilleri arasında belirli kalıplar ortaya çıkar. Herkes biraz farklı koşsa da, bu ortak unsurlar verimli koşunun genel olarak nasıl olması gerektiği konusunda bir fikir verir.

Koşu formu, koşu sırasında duruş, denge ve hareketlerin nasıl birlikte çalıştığını ifade eder. Vücudun ilerlerken nasıl hizalı ve koordineli kaldığını açıklar. Bu ayrıntılara bakmak, koşucuların yumuşak ve kontrollü hissettiren hareketleri ve ekstra efor veya rahatsızlığa yol açabilecek alışkanlıkları fark etmelerine yardımcı olur.

İşte doğru koşu formunda sıklıkla görülen bazı ortak unsurlar:

• Bacak hareketi ve adım: İyi bir koşu formu genellikle rahat bir diz kaldırma ve doğal hissettiren sabit bir adımdan gelir. Adım uzunluğu ve adım hızı önemlidir ve her adımda çok fazla öne doğru uzanmak dengenizi bozabilir. Yumuşak bir itme, koşuyu hafif ve verimli hissettirir.
• Ayak vuruşu ve ağırlık merkezi: Koşucular ayaklarının farklı yerlerine basarlar; topuk, orta ayak veya ön ayak. Tam olarak nereye basıldığı veya topuğun nasıl vurduğundan daha önemli olan, vücudun her adımda ne kadar düzgün hareket ettiğidir. Ağırlık merkezini korumak, fazla hareketi azaltır ve daha dengeli olmanızı sağlar.
• Kas koordinasyonu: Koşmak, kalça kasları, kuadrisepsler, hamstringler ve kalça fleksörleri dahil olmak üzere birçok kas grubunu çalıştırır. Bu kaslar dengeli bir şekilde birlikte çalıştığında, hareketler daha stabil hale gelir ve yaralanma riski azalır.

‍

‍

Birçok koşucu, koşu stilini geliştirmek için koşu ayakkabılarına, koçluk hizmetlerine ve form rehberliğine güveniyor. Doğru koşu ayakkabısı, özellikle hala güç ve tutarlılık kazanma aşamasında olan yeni koşucular için konforu destekleyebilir ve eklemler üzerindeki baskıyı azaltabilir. 

Ayrıca, bir koşu koçuyla çalışmak veya forma odaklı antrenman planlarını takip etmek, koşucuların doğru koşu formunu anlamalarına, verimsiz alışkanlıkları düzeltmelerine ve zamanla yaralanma riskini azaltmalarına yardımcı olabilir. Özellikle yeni başlayanlar için, doğru koşu formunu erken öğrenmek, ilerledikçe koşmayı daha kolay, daha güvenli ve daha keyifli hale getirebilir.

Koşmayı analiz etmek için poz tahmininin nasıl kullanılabileceğini anlamak

Poz tahmini, bir görüntü veya videoda bir kişinin veya nesnenin konumunu ve hareketini belirlemek için anahtar noktaları tanımlayan ve izleyen bir bilgisayar görme görevidir. Özellikle, insan poz tahmini, insan vücudunun kare kare track hareket ettiğini track mümkün kılar. 

Çerçevede koşucuyu basitçe algılamak yerine, farklı vücut bölümlerinin zaman içindeki hareketlerini takip ederek ayrıntılı yürüyüş ve koşu biyomekaniği analizini destekler. Poz tahmininin temel avantajlarından biri, standart kameralarla çalışması ve bu sayede birçok gerçek dünya ortamında erişilebilir olmasıdır. 

YOLO11 gibi poz tahminini YOLO11 modeller YOLO11 track koşu bandında veya açık havada, kare kare track edebilir. Omuzlar, kalçalar, dizler, ayak bilekleri ve dirsekler gibi kilit noktaları belirleyerek, model zaman içindeki vücut hareketlerini birbirine bağlayarak genel hareket ve eklem fleksiyon modellerini ortaya çıkarır.

‍

Örneğin, squat veya lunge gibi yaygın egzersiz hareketleri sırasında, zamanlama ve koordinasyon vücudun hareket şeklini büyük ölçüde etkiler. Adım uzunluğu, vücut hizalaması veya ayak yerleşimindeki küçük değişiklikler hız, denge, kontrol ve yaralanma riskini etkileyebilir.

Bu küçük değişiklikleri sürekli olarak yakalamak kolay değildir. Duruş tahmini, koşu antrenörünün yerini almaz, ancak koşu sırasında duruş, zamanlama ve koordinasyonu daha kolay görebilmenizi sağlayan görsel bir yardımcı olabilir. Zamanla, teknikleri karşılaştırmak ve küçük ayarlamaları fark etmek de daha kolay hale gelir.

Ultralytics YOLO koşu tekniği analizini nasıl destekleyebilir?

Şimdi, Ultralytics YOLO poz tahmini gibi görevleri nasıl desteklediğine bakalım.

YOLO11 gibi Ultralytics YOLO modelleri kullanıma YOLO11 ve COCO gibi büyük etiketli veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiştir. Bu, track insan vücudu kilit noktalarını detect track ve bu bilgiyi çeşitli uygulamalarda kullanmalarını sağlar.

Video karelerindeki vücut kilit noktalarının izlenmesinden elde edilen bilgiler, insanların zaman içinde nasıl hareket ettiklerini incelemek için kullanılabilir. Bu, koşu tekniklerinin temel unsurları olan duruş, adım kalıpları, eklem hareketleri ve koordinasyonu analiz etmeyi mümkün kılar.

Daha spesifik bilgiler gerektiğinde, bu modeller özel olarak eğitilebilir. Modeli baştan eğitmek yerine, önceden eğitilmiş bir YOLO modeli, ek etiketli veriler kullanılarak ince ayar yapılabilir. 

Örneğin, amaç köpeklerin koşma şeklini analiz etmek için bir çözüm geliştirmekse, model köpeklere özgü etiketli poz verileriyle eğitilebilir, böylece orijinal eğitiminden genel poz tahmin yeteneklerini korurken köpeklerin vücut yapısını ve hareket kalıplarını öğrenebilir.

Engel atlama tekniklerini analiz etmek için poz tahminini kullanmaya bir bakış

Poz tahmininin nasıl çalıştığını daha iyi anladığımıza göre, engel atlama tekniğini analiz etmek için nasıl uygulanabileceğine dair bir örneği inceleyelim.

Engelli koşu, hızlı ve teknik açıdan zorlu bir spordur. Tek bir koşu sırasında, ayak teması, sıçrama ve iniş saniyenin kesirleri içinde gerçekleşir. 

Bu hareketler çok hızlı gerçekleştiği için, önemli ayrıntıları çıplak gözle veya manuel video incelemesi ile gözlemlemek zor olabilir. Sonuç olarak, adım ritmi, zamanlama veya zemin teması gibi küçük ama anlamlı farklılıklar genellikle gözden kaçar.

Bilgisayar görme tabanlı poz tahmini, standart video görüntülerini yapılandırılmış verilere dönüştürerek bu sorunu çözmektedir. Örneğin, yakın zamanda yapılan bir çalışmada, araştırmacılar bir Ultralytics YOLOv8YOLOv8, Ultralytics YOLO önceki nesil bir versiyonudur ve track tahminini desteklerken YOLO11 gibi daha yeni modellerin temelini oluşturur. 

Çalışma, sprint engelli koşu sırasında adım zamanlamasını, adım kalıplarını ve zeminle teması analiz etmek için ayak bileği, topuk ve ayak başparmağı gibi kilit noktalara odaklandı. Araştırmacılar, bu kilit noktaları zaman içinde takip ederek, gerçek antrenman koşullarında adım ilerlemesini, zamanlamayı ve hareket kalıplarını yakından izleyebildiler.

Yürüyüş analizi için bilgisayar görüşünün kullanımının artıları ve eksileri

Koşu tekniklerini analiz etmek için poz tahminini kullanmanın bazı temel avantajları şunlardır:

• Objektif geri bildirim: Poz tahmini, kişisel yargıya değil, ölçülen vücut anahtar noktalarına dayalı tutarlı görsel veriler sağlar. Bu, hareket aralığını değerlendirirken öznelliği azaltmaya yardımcı olur.
• Kendi kendine değerlendirme: Koşucular, sürekli koçluk desteğine ihtiyaç duymadan kendi hareket kalıplarını analiz edebilirler, bu da eğlence amaçlı ve bağımsız antrenmanlar için yararlıdır.
• Grup ölçeklenebilirliği: Aynı iş akışı birden fazla koşucuya uygulanabilir, bu da manuel gözlemlerin pratik olmadığı takımlar, antrenman grupları veya araştırma çalışmaları için idealdir.

Poz tahmini birçok avantaj sunsa da, dikkate alınması gereken bazı sınırlamalar şunlardır:

• Kamera ayarı: Yanlış kamera açıları veya tutarsız kadrajlar, eklem açılarının, adım kalıplarının ve adım sayısının doğru bir şekilde yakalanmasını engelleyebilir.
• Oklüzyon: Vücudun bazı kısımları engellenirse veya birden fazla koşucu karede üst üste gelirse doğruluk azalır.
• Çevresel faktörler: Gölgeler, düz olmayan yüzeyler veya hareketli arka planlar gibi dış ortam koşulları, ölçüm tutarlılığını etkileyebilir.

Önemli çıkarımlar

Ultralytics YOLO ve poz tahmini, koşu analizini daha erişilebilir hale getiriyor. Bu modeller, normal videolardan track hareketlerini, eklem açılarını ve adım kalıplarını track için kullanılabilir ve koşu formu hakkında net bilgiler sağlar. Bu araçlar, koşucuların ve antrenörlerin verimsizlikleri tespit etmesine, track ve yaralanma riskini gerçek zamanlı olarak yönetmesine yardımcı olur. 

GitHub deposunu ziyaret ederek ve topluluğumuza katılarak AI hakkında daha fazla bilgi edinin. Robotikte AI ve otomotivde bilgisayar görüşü hakkında bilgi edinmek için çözüm sayfalarımızı inceleyin. Vision AI'yı bugün kullanmaya başlamak için lisans seçeneklerimizi keşfedin!

‍