Cách sử dụng Ultralytics YOLO11 để ước tính tư thế

Các nghiên cứu liên quan đến thị giác máy tính, một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), có thể được truy nguyên về những năm 1960. Tuy nhiên, phải đến thập niên 2010, khi deep learning phát triển, chúng ta mới chứng kiến những đột phá lớn trong cách máy móc hiểu hình ảnh. Một bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực thị giác máy tính là dòng model Ultralytics YOLO11 (sau đó đã được thay thế bằng Ultralytics YOLO26). Các model YOLO11, lần đầu được giới thiệu tại sự kiện hybrid thường niên của Ultralytics, YOLO Vision 2024 (YV24), hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính, bao gồm ước tính tư thế.

Ước tính tư thế có thể được dùng để phát hiện keypoint trên người hoặc vật thể trong ảnh hay video nhằm xác định vị trí, tư thế hoặc chuyển động. Kỹ thuật này được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như phân tích thể thao, theo dõi hành vi động vật và robot, giúp máy móc diễn giải hành động thể chất theo thời gian thực. Nhờ độ chính xác, hiệu quả và tốc độ được cải thiện so với các model đời trước trong dòng YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần), YOLO11 rất phù hợp với các tác vụ ước tính tư thế theo thời gian thực.

Hình 1. Ví dụ sử dụng Ultralytics YOLO11 để ước tính tư thế.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu ước tính tư thế là gì, thảo luận một số ứng dụng và hướng dẫn cách sử dụng YOLO11 để ước tính tư thế với package Python Ultralytics. Chúng ta cũng sẽ xem cách dùng Ultralytics HUB (hiện là Ultralytics Platform) để trải nghiệm YOLO11 và ước tính tư thế chỉ với vài thao tác đơn giản. Bắt đầu thôi!

Ước tính tư thế là gì?#

Trước khi tìm hiểu cách sử dụng Ultralytics YOLO11 để ước tính tư thế, hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về phương pháp này.

Ước tính tư thế là kỹ thuật thị giác máy tính dùng để phân tích tư thế của người hoặc vật thể trong ảnh hay video. Các model deep learning như Ultralytics YOLO11 có thể xác định, định vị và theo dõi những điểm chính trên một vật thể hoặc người. Với vật thể, các điểm chính này có thể là góc, cạnh hoặc dấu hiệu riêng biệt trên bề mặt; còn với con người, các điểm chính biểu thị những khớp lớn như khuỷu tay, đầu gối hoặc vai.

Ước tính tư thế là một tác vụ độc đáo và phức tạp hơn so với các tác vụ thị giác máy tính khác như phát hiện đối tượng. Trong khi phát hiện đối tượng định vị vật thể trong ảnh bằng cách vẽ khung bao quanh, ước tính tư thế tiến xa hơn bằng cách dự đoán chính xác vị trí các điểm chính trên vật thể.

Hình 2. Sử dụng Ultralytics YOLO11 để phát hiện và ước tính tư thế của những người trong văn phòng.

Ước tính tư thế có hai cách tiếp cận chính: bottom-up và top-down. Cách tiếp cận bottom-up phát hiện từng điểm chính riêng lẻ rồi nhóm chúng thành bộ khung xương, trong khi cách tiếp cận top-down trước tiên phát hiện đối tượng, sau đó ước tính các điểm chính bên trong đối tượng.

Ultralytics YOLO11 kết hợp ưu điểm của cả phương pháp top-down lẫn bottom-up. Tương tự phương pháp bottom-up, model đơn giản và nhanh, không cần nhóm các điểm mốc theo cách thủ công. Đồng thời, model tận dụng độ chính xác của phương pháp top-down bằng cách phát hiện người và ước tính tư thế của họ chỉ trong một bước.

Các trường hợp sử dụng Ultralytics YOLO11 để ước tính tư thế#

Khả năng linh hoạt của Ultralytics YOLO11 trong việc ước tính tư thế mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong nhiều ngành. Hãy cùng xem xét kỹ hơn một số trường hợp sử dụng YOLO11 để ước tính tư thế.

Ước tính tư thế thời gian thực với Ultralytics YOLO11: Cải thiện an toàn cho người lao động#

An toàn là khía cạnh quan trọng trong mọi dự án xây dựng. Điều này đặc biệt đúng vì tại các công trường xây dựng xảy ra nhiều chấn thương liên quan đến công việc hơn. Năm 2021, khoảng 20% tổng số tai nạn lao động gây tử vong xảy ra tại hoặc gần các công trường xây dựng. Với những rủi ro hằng ngày như thiết bị hạng nặng và hệ thống điện, các biện pháp an toàn nghiêm ngặt là thiết yếu để bảo vệ người lao động. Các phương pháp truyền thống như sử dụng biển báo, rào chắn và giám sát thủ công của quản lý không phải lúc nào cũng hiệu quả, đồng thời thường khiến quản lý không thể tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hơn.

AI có thể góp phần cải thiện an toàn; có thể giảm nguy cơ tai nạn bằng hệ thống giám sát người lao động dựa trên ước tính tư thế. Model Ultralytics YOLO11 có thể được dùng để theo dõi chuyển động và tư thế của người lao động. Các mối nguy tiềm ẩn như đứng quá gần thiết bị nguy hiểm hoặc thực hiện công việc không đúng cách có thể nhanh chóng được phát hiện. Nếu phát hiện rủi ro, hệ thống có thể thông báo cho giám sát viên hoặc phát cảnh báo cho người lao động. Hệ thống giám sát liên tục có thể giúp công trường an toàn hơn bằng cách luôn cảnh giác với nguy cơ và bảo vệ người lao động.

Hình 3. Ví dụ về ước tính tư thế tại công trường xây dựng bằng Ultralytics YOLO11.

Ước tính tư thế bằng Ultralytics YOLO11 để theo dõi vật nuôi#

Nông dân và nhà nghiên cứu có thể sử dụng Ultralytics YOLO11 để nghiên cứu chuyển động và hành vi của vật nuôi trong trang trại, chẳng hạn như gia súc, nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh như què. Què là tình trạng động vật gặp khó khăn khi di chuyển bình thường do đau ở chân hoặc bàn chân. Ở gia súc, những bệnh như què không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe và phúc lợi mà còn gây ra vấn đề về năng suất tại các trang trại bò sữa. Các nghiên cứu cho thấy tình trạng què ảnh hưởng đến khoảng 8% gia súc trong hệ thống chăn thả và 15% đến 30% trong hệ thống nuôi nhốt trên toàn ngành sữa toàn cầu. Phát hiện và xử lý sớm tình trạng què có thể giúp cải thiện phúc lợi động vật và giảm tổn thất sản xuất liên quan.

Các tính năng ước tính tư thế của Ultralytics YOLO11 có thể giúp nông dân theo dõi kiểu dáng đi của vật nuôi và nhanh chóng nhận diện bất thường có thể báo hiệu vấn đề sức khỏe, chẳng hạn như vấn đề về khớp hoặc nhiễm trùng. Phát hiện sớm những vấn đề này giúp điều trị nhanh hơn, giảm sự khó chịu cho vật nuôi và giúp nông dân tránh tổn thất kinh tế.

Các hệ thống giám sát tích hợp AI thị giác cũng có thể giúp phân tích hành vi nghỉ ngơi, tương tác xã hội và kiểu ăn uống. Nông dân cũng có thể sử dụng ước tính tư thế để quan sát các dấu hiệu căng thẳng hoặc hung hăng. Những thông tin này có thể được dùng để tạo môi trường sống tốt hơn và nâng cao phúc lợi cho vật nuôi.

Hình 4. Trực quan hóa kết quả ước tính tư thế của bò.

Các trường hợp sử dụng Ultralytics YOLO11 trong ngành thể hình#

Ước tính tư thế cũng có thể giúp mọi người cải thiện tư thế theo thời gian thực khi tập luyện. Với Ultralytics YOLO11, huấn luyện viên gym và yoga có thể giám sát và theo dõi chuyển động cơ thể của người tập, tập trung vào các điểm chính như khớp và chi để đánh giá tư thế. Dữ liệu thu thập được có thể được so sánh với tư thế và kỹ thuật tập luyện chuẩn; huấn luyện viên cũng có thể nhận cảnh báo nếu có người thực hiện động tác sai, giúp ngăn ngừa chấn thương.

Hình 5. Sử dụng ước tính tư thế để phân tích bài tập.

Ví dụ, trong một lớp yoga, ước tính tư thế có thể giúp theo dõi xem tất cả học viên có giữ thăng bằng và căn chỉnh đúng hay không. Các ứng dụng di động tích hợp thị giác máy tính và ước tính tư thế có thể giúp việc tập luyện dễ tiếp cận hơn với những người tập tại nhà hoặc không có huấn luyện viên cá nhân. Phản hồi liên tục theo thời gian thực này giúp người dùng cải thiện kỹ thuật và đạt được mục tiêu thể chất, đồng thời giảm nguy cơ chấn thương.

Dùng thử ước tính tư thế thời gian thực với model Ultralytics YOLO11#

Giờ đây, sau khi đã tìm hiểu ước tính tư thế là gì và thảo luận một số ứng dụng của phương pháp này, hãy cùng xem cách bạn có thể thử ước tính tư thế bằng YOLO11. Có hai cách thuận tiện để bắt đầu: sử dụng package Python của Ultralytics hoặc thông qua Ultralytics HUB. Hãy cùng xem cả hai lựa chọn.

Chạy suy luận bằng Ultralytics YOLO11#

Chạy inference là quá trình model YOLO11 xử lý dữ liệu mới nằm ngoài tập huấn luyện và sử dụng các mẫu đã học để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đó. Bạn có thể chạy inference bằng code với package Python Ultralytics. Để bắt đầu, bạn chỉ cần cài package Ultralytics bằng pip, conda hoặc Docker. Nếu gặp khó khăn trong quá trình cài đặt, Hướng dẫn xử lý sự cố thường gặp của chúng tôi cung cấp các mẹo khắc phục hữu ích.

Sau khi cài đặt package thành công, đoạn code sau đây minh họa cách tải model pose YOLO11 và dùng model để dự đoán tư thế của các đối tượng trong ảnh.

Hình 6. Đoạn code minh họa cách chạy inference bằng Ultralytics YOLO11.

Huấn luyện model Ultralytics YOLO11 tùy chỉnh#

Giả sử bạn đang thực hiện một dự án thị giác máy tính và có một dataset cụ thể cho một ứng dụng liên quan đến ước tính tư thế. Khi đó, bạn có thể fine-tune và huấn luyện một model YOLO11 tùy chỉnh phù hợp với ứng dụng của mình. Ví dụ: bạn có thể sử dụng một dataset keypoint để phân tích và tìm hiểu tư thế của hổ trong ảnh bằng cách xác định các đặc điểm chính như vị trí chân, đầu và đuôi.

Bạn có thể dùng đoạn code sau để tải và huấn luyện model ước tính tư thế Ultralytics YOLO11. Có thể tạo model từ cấu hình YAML hoặc tải model đã huấn luyện trước để tiếp tục huấn luyện. Script này cũng cho phép bạn chuyển trọng số và bắt đầu huấn luyện model bằng dataset được chỉ định, chẳng hạn như dataset COCO dành cho ước tính tư thế.

Hình 7. Huấn luyện tùy chỉnh Ultralytics YOLO11.

Với model tùy chỉnh vừa huấn luyện, bạn có thể chạy inference trên những ảnh chưa từng thấy liên quan đến giải pháp thị giác máy tính của mình. Bạn cũng có thể chuyển model đã huấn luyện sang các định dạng khác bằng chế độ export.

Dùng thử YOLO11 trên Ultralytics HUB#

Cho đến đây, chúng ta đã xem xét các phương pháp sử dụng YOLO11 đòi hỏi một số kiến thức lập trình cơ bản. Nếu bạn không tìm giải pháp như vậy hoặc chưa quen với lập trình, vẫn còn một lựa chọn khác: Ultralytics HUB. Ultralytics HUB là nền tảng thân thiện với người dùng, được thiết kế để đơn giản hóa quy trình huấn luyện và triển khai model YOLO. HUB giúp bạn dễ dàng quản lý dataset, huấn luyện model và triển khai mà không cần chuyên môn kỹ thuật.

Để chạy inference trên ảnh, bạn có thể tạo tài khoản, chuyển đến mục ‘Models’ và chọn model ước tính tư thế Ultralytics YOLO11 mà bạn quan tâm. Trong phần xem trước, bạn có thể tải ảnh lên và xem kết quả dự đoán như minh họa bên dưới.

Hình 8. Ước tính tư thế trên Ultralytics HUB với YOLO11.

Những cải tiến của Ultralytics YOLO11 trong phát hiện tư thế người#

Ultralytics YOLO11 cung cấp các giải pháp chính xác và linh hoạt cho những tác vụ như ước tính tư thế trong nhiều ứng dụng. Từ việc cải thiện an toàn cho người lao động tại công trường xây dựng, theo dõi sức khỏe vật nuôi đến hỗ trợ điều chỉnh tư thế trong các bài tập thể hình, YOLO11 mang lại độ chính xác và phản hồi thời gian thực nhờ công nghệ thị giác máy tính tiên tiến.

Tính linh hoạt của YOLO11—với nhiều biến thể model và khả năng huấn luyện tùy chỉnh cho từng trường hợp sử dụng—khiến model này trở thành công cụ hữu ích cho cả nhà phát triển lẫn doanh nghiệp. Dù lập trình với package Python Ultralytics hay sử dụng Ultralytics HUB để triển khai dễ dàng hơn, YOLO11 đều giúp việc ước tính tư thế trở nên dễ tiếp cận và thiết thực.

Để khám phá thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong lĩnh vực sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi.