Koşu tekniğini geliştirmek için duruş tahminini kullanma

Koşu, dünya çapında popüler bir egzersiz türüdür. Amerika Birleşik Devletleri'nde yaklaşık 50 milyon kişi düzenli olarak koşuyor veya hafif tempoda koşuyor.

Koşucuları her yerde, özellikle sabahın erken saatlerinde veya akşam geç vakitlerde görebilirsin. Parklar, sokaklar ve plajlar farklı hızlarda ve çeşitli nedenlerle hareket eden insanlarla dolup taşar.

Bazıları antrenman programlarına uyar, bazılarıysa aktif kalmak veya kafasını dağıtmak için rahatça koşar. Pek çok kişi için koşu, her gün hareket etmenin kolay bir yoludur. Yine de göründüğü kadar basit değildir.

Duruştaki veya adım biçimindeki küçük değişiklikler; sırt ağrısı gibi sorunlar dâhil performansı, rahatlığı ve sakatlanma riskini etkileyebilir. Vücudun nasıl hareket ettiğine dikkat etmek, koşucuların daha sağlıklı kalmasına ve ister dayanıklılık, ister güç, isterse genel zindelik olsun, antrenmanlarından daha fazla verim almasına yardımcı olabilir.

Ancak koşarken bu ayrıntıları fark etmek zordur. Sadece birkaç dakika içinde yüzlerce adım atılır ve bunları gözden kaçırmak kolaydır. İşte burada bilgisayarlı görü devreye girer. Bilgisayarlı görü, hareketi kare kare incelemek ve gerçek zamanlı olarak fark edilmesi zor örüntüleri ortaya çıkarmak için görüntüleri ve videoları analiz edebilen bir yapay zekâ dalıdır.

Poz tahmini bu yaklaşımın önemli bir parçasıdır. Vücut eklemlerini ve zaman içindeki hareketlerini izlemek için kullanılabilen bir bilgisayarlı görü görevidir. Ultralytics YOLO11 ve daha yeni Ultralytics YOLO26 gibi modeller poz tahminini destekler ve bir koşucunun hareketlerini kareler boyunca tutarlı biçimde izleyerek gerçek zamanlı analizi çok daha uygulanabilir hâle getirir.

Şekil 1. YOLO11 ve poz tahmini kullanarak koşan ve antrenman yapan bir sporcuyu analiz etme. (Kaynak)

Bu yazıda, doğru koşu formunun nasıl göründüğünü ve Ultralytics YOLO modellerinin koşu tekniklerini analiz edip iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini inceleyeceğiz.

Doğru koşu formu neden önemlidir?#

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

İster rahat bir koşuya çıkıyor ister belirli hedeflere ulaşmaya çalışıyor olsun, her koşucu çabasının karşılığını almak ister. Ancak duruş, aşırı uzun adım atma veya zamanlamadaki küçük sorunlar fark edilmeden birikebilir; koşuları gerekenden daha zor hâle getirip alt vücuda ve eklemlere fazladan yük bindirebilir.

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

Gövde hafifçe öne eğik ve hizalı kalırken kollar ile bacaklar dengeli çalıştığında enerji daha verimli kullanılır, hareket daha akıcı hissedilir ve sakatlanma riski azalır. Zaman içinde koşu formu, kasların birlikte çalışma biçimini de şekillendirir.

Dengeli hareket; dengeyi, duruşu, dayanıklılığı ve kuvvet antrenmanı ile koşu sırasında daha iyi hizalanmayı destekler. Yeni başlayanlar için bu, üzerine koyabilecekleri sağlam bir temel oluşturur. Elit koşucularda ise performansı artırırken yorgunluğa bağlı sorunları ve uzun vadeli rahatsızlık riskini azaltır.

Doğru koşu formuna sahip olmanın belirtilerini belirleme#

Koşucular nasıl hareket ettiklerine daha yakından dikkat etmeye başladığında, farklı koşu biçimlerinde bazı ortak örüntüler görülür. Herkes biraz farklı koşsa da bu ortak unsurlar, verimli koşunun genellikle nasıl göründüğüne dair genel bir fikir verir.

Koşu formu, koşu sırasında duruş, denge ve hareketin birlikte nasıl çalıştığını ifade eder. Vücudun ilerlerken nasıl hizalı ve eşgüdümlü kaldığını tanımlar. Bu ayrıntılara bakmak, koşucuların akıcı ve kontrollü hissettiren hareketleri, fazladan efor veya rahatsızlığa yol açabilecek alışkanlıklardan ayırt etmesine yardımcı olur.

Doğru koşu formunda sık görülen bazı unsurlar şunlardır:

• Bacak hareketi ve adım: İyi koşu formu genellikle dizlerin rahatça kaldırılması ve doğal hissettiren istikrarlı bir adımla sağlanır. Adım uzunluğu ve adım sıklığı önemlidir; her adımda ayağı fazla ileri uzatmak dengeyi bozabilir. Akıcı bir itiş, koşunun hafif ve verimli hissettirmesini sağlar.
• Ayak basışı ve ağırlık merkezi: Koşucular yere topuk, orta taban veya ön ayakla basabilir. Tam basış biçiminden veya topuk basışından daha önemli olan, vücudun her adımda ne kadar akıcı ilerlediğidir. Ağırlık merkezini korumak gereksiz hareketleri azaltır ve daha dengeli kalmayı sağlar.
• Kas koordinasyonu: Koşu; kalça kasları, kuadriseps, hamstringler ve kalça fleksörleri dâhil birçok kas grubunu çalıştırır. Bu kaslar dengeli biçimde birlikte çalıştığında hareket daha istikrarlı olur ve sakatlanma riski azalır.

Şekil 2. Koşu yürüyüşünü anlamak ve daha iyi bir koşucu olmak için temel vücut noktaları. (Kaynak)

Birçok koşucu, koşu biçimini geliştirmek için koşu ayakkabılarından, antrenörlük desteğinden ve form rehberliğinden de yararlanır. Doğru koşu ayakkabıları rahatlığı destekleyebilir ve eklemlerdeki yükü azaltabilir; bu özellikle hâlâ güç ve istikrar kazanmaya çalışan yeni koşucular için önemlidir.

Ayrıca, bir koşu antrenörüyle çalışmak veya koşu formuna odaklanan antrenman programlarını izlemek; koşucuların doğru koşu formunu anlamasına, verimsiz alışkanlıklarını düzeltmesine ve zamanla sakatlanma riskini azaltmasına yardımcı olabilir. Özellikle yeni başlayanlar için doğru koşu formunu erkenden öğrenmek, ilerledikçe koşuyu daha kolay, güvenli ve keyifli hâle getirebilir.

Koşuyu analiz etmek için poz tahmininin nasıl kullanılabileceğini anlama#

Poz tahmini, bir kişinin veya nesnenin görüntü ya da videodaki konumunu ve hareketini belirlemek için temel noktaları tanımlayan ve izleyen bir bilgisayarlı görü görevidir. Özellikle insan poz tahmini, insan vücudunun kare kare nasıl hareket ettiğini izlemeyi mümkün kılar.

Bir karedeki koşucuyu yalnızca algılamak yerine, farklı vücut bölümlerinin zaman içinde nasıl hareket ettiğini takip ederek yürüyüş ve koşu biyomekaniğinin ayrıntılı analizini destekler. Poz tahmininin temel avantajlarından biri, standart kameralarla çalışması ve bu sayede birçok gerçek dünya ortamında kullanılabilmesidir.

Poz tahminini destekleyen YOLO11 gibi modeller, koşu bandında veya açık havada koşucuyu kare kare izleyebilir. Omuzlar, kalça kasları, dizler, ayak bilekleri ve dirsekler gibi temel noktaları belirleyen model, zaman içindeki vücut hareketlerini ilişkilendirerek genel hareketi ve eklem bükülme örüntülerini ortaya çıkarır.

Şekil 3. Poz tahmini, ısınma egzersizleri sırasında temel vücut noktalarını izlemek için kullanılabilir. (Kaynak)

Örneğin, squat veya lunge gibi yaygın egzersiz hareketlerinde zamanlama ve koordinasyon, vücudun hareketini büyük ölçüde etkiler. Adım uzunluğundaki, vücut hizasındaki veya ayak yerleşimindeki küçük değişiklikler hızı, dengeyi, kontrolü ve yaralanma riskini etkileyebilir.

Bu küçük değişiklikleri tutarlı biçimde fark etmek kolay değildir. Poz tahmini bir koşu antrenörünün yerini tutmaz; ancak duruşu, zamanlamayı ve koordinasyonu farklı koşularda görmeyi kolaylaştıran görsel bir yardımcı olabilir. Zamanla teknikleri karşılaştırmayı ve küçük değişiklikleri fark etmeyi de kolaylaştırır.

Ultralytics YOLO modelleri koşu tekniği analizini nasıl destekleyebilir?#

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

YOLO11 gibi Ultralytics YOLO poz modelleri kullanıma hazırdır ve COCO-Pose gibi büyük, etiketli veri kümeleriyle önceden eğitilmiştir. Böylece yaygın insan vücudu temel noktalarını algılayıp izleyebilir ve öğrendiklerini çeşitli uygulamalarda kullanabilirler.

Video kareleri boyunca vücut kilit noktalarının izlenmesinden elde edilen içgörüler, insanların zaman içinde nasıl hareket ettiğini incelemek için kullanılabilir. Bu sayede koşu tekniğinin temel unsurları olan duruş, adım örüntüleri, eklem hareketi ve koordinasyon analiz edilebilir.

Daha özel içgörüler gerektiğinde bu modeller özel olarak eğitilebilir. Modeli sıfırdan eğitmek yerine, önceden eğitilmiş bir YOLO poz modeli ek etiketli verilerle ince ayar yapılarak özelleştirilebilir.

Örneğin amaç köpeklerin nasıl koştuğunu analiz eden bir çözüm geliştirmekse model, Dog-Pose veri kümesi gibi köpeklere özgü etiketli poz verileriyle eğitilebilir. Böylece model, özgün eğitiminden edindiği genel poz tahmini yeteneklerini korurken köpeklerin vücut yapısını ve hareket kalıplarını öğrenir.

Şekil 4. Poz tahmini için bir köpek üzerinde algılanan temel vücut noktaları. (Kaynak)

Engelli koşu tekniklerini analiz etmek için poz tahminine bakış#

Poz tahmininin nasıl çalıştığını daha iyi anladığımıza göre, engelli koşu tekniğini analiz etmek için nasıl uygulanabileceğine dair bir örneği ele alalım.

Engelli koşu, hızlı ve teknik açıdan zorlu bir spordur. Tek bir koşu sırasında ayağın yere basması, sıçrama ve yere iniş saniyenin kesirleri içinde gerçekleşir.

Bu hareketler çok hızlı gerçekleştiği için önemli ayrıntıları çıplak gözle veya videoyu elle inceleyerek gözlemlemek zor olabilir. Sonuç olarak adım ritmi, zamanlama veya yer teması gibi küçük ama anlamlı farklılıklar çoğu zaman gözden kaçar.

Bilgisayarlı görü tabanlı poz tahmini, standart video görüntülerini yapılandırılmış verilere dönüştürerek bu sorunu ele alır. Örneğin, yakın tarihli bir çalışmada araştırmacılar alt vücut kilit noktalarını izlemek için Ultralytics YOLOv8 tabanlı bir model kullandı. Ultralytics YOLO modellerinin önceki nesillerinden biri olan YOLOv8, poz tahminini destekler ve YOLO11 gibi daha yeni modeller için temel oluşturur.

Çalışma; sprint engelli koşusu sırasında adım zamanlamasını, adım düzenlerini ve yere teması analiz etmek için sprint engelli koşusu gibi konularda ayak bileği, topuk ve başparmak gibi temel noktaları ele aldı. Araştırmacılar, bu temel noktaları zaman içinde izleyerek gerçek antrenman koşullarında adımların ilerleyişini, zamanlamayı ve hareket düzenlerini yakından takip edebildi.

Yürüyüş analizi için bilgisayarlı görü kullanmanın avantajları ve dezavantajları#

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

• Nesnel geri bildirim: Poz tahmini, kişisel yargılar yerine ölçülen vücut kilit noktalarına dayalı tutarlı görsel veriler sağlar. Bu, hareket açıklığını değerlendirirken öznelliği azaltmaya yardımcı olur.
• Kendi kendine değerlendirme: Koşucular, sürekli antrenör desteğine ihtiyaç duymadan kendi hareket düzenlerini analiz edebilir; bu da yöntemi amatör ve bağımsız antrenmanlar için kullanışlı kılar.
• Gruplara ölçeklenebilirlik: Aynı iş akışı birden fazla koşucuya uygulanabilir; bu da manuel gözlemin pratik olmadığı takımlar, antrenman grupları veya araştırma çalışmaları için uygundur.

Poz tahmini çeşitli avantajlar sunsa da göz önünde bulundurman gereken bazı sınırlamalar şunlardır:

• Kamera kurulumu: Yanlış kamera açıları veya tutarsız kadraj, eklem açıları, adım düzenleri ve adım sayısının ne kadar doğru kaydedildiğini azaltabilir.
• Örtüşme: Vücudun bazı bölümleri engellenirse veya birden fazla koşucu kadrajda üst üste gelirse doğruluk düşer.
• Çevresel etkenler: Gölgeler, engebeli yüzeyler veya hareketli arka planlar dâhil olmak üzere açık hava koşulları, ölçüm tutarlılığını etkileyebilir.

Önemli çıkarımlar#

Ultralytics YOLO modelleri ve poz tahmini, koşu analizini daha erişilebilir hâle getiriyor. Normal videolardan vücut hareketlerini, eklem açılarını ve adım kalıplarını izleyerek koşu formu hakkında net bilgiler sunabilirler. Bu araçlar, koşucuların ve antrenörlerin verimsizlikleri fark etmesine, gelişimi izlemesine ve yaralanma riskini gerçek zamanlı yönetmesine yardımcı olur.

Yapay zekâ hakkında daha fazlasını öğrenmek için GitHub depomuzu incele ve topluluğumuza katıl. Sporda bilgisayarlı görü ve robotikte yapay zekâ hakkında bilgi edinmek için çözüm sayfalarımıza göz at. Görü yapay zekâsını bugün kullanmaya başlamak için lisans seçeneklerimizi keşfet!