Ngày 14 tháng 10 năm 2024
Tìm hiểu cách sử dụng Ultralytics YOLO11 Mô hình ước tính tư thế chính xác. Chúng tôi sẽ đề cập đến suy luận thời gian thực và đào tạo mô hình tùy chỉnh cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Nghiên cứu liên quan đến thị giác máy tính , một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), có thể bắt nguồn từ những năm 1960. Tuy nhiên, phải đến những năm 2010, với sự trỗi dậy của học sâu , chúng ta mới thấy những đột phá lớn trong cách máy móc hiểu hình ảnh . Một trong những tiến bộ mới nhất trong thị giác máy tính là các mô hình YOLO11 tiên tiến Ultralytics . Các mô hình YOLO11 , được giới thiệu lần đầu tiên tại Ultralytics ' sự kiện kết hợp thường niên , 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 sử dụng để detect các điểm chính trên người hoặc vật thể trong hình ảnh hoặc video, từ đó hiểu được vị trí, tư thế hoặc chuyển động của họ. Tính năng này được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như phân tích thể thao , giám sát hành vi động vật và robot để giúp máy móc diễn giải các hành động vật lý theo thời gian thực. Nhờ độ chính xác, hiệu quả và tốc độ được cải thiện so với các mẫu trước đó trong dòng YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần) , YOLO11 rất phù hợp cho các tác vụ ước tính tư thế theo thời gian thực .
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu ước lượng tư thế là gì, thảo luận về một số ứng dụng của nó và hướng dẫn cách sử dụng YOLO11 với gói Ultralytics Python để ước lượng tư thế. Chúng ta cũng sẽ xem xét cách sử dụng Ultralytics HUB để thử nghiệm. YOLO11 và ước tính tư thế chỉ bằng vài cú nhấp chuột đơn giản. Hãy bắt đầu thôi!
Trước khi tìm hiểu cách sử dụng mô hình Ultralytics YOLO11 mới để ước tính tư thế, chúng ta hãy hiểu rõ hơn về ước tính tư thế.
Ước lượng tư thế là một kỹ thuật thị giác máy tính được sử dụng để phân tích tư thế của người hoặc vật thể trong hình ảnh hoặc video. Các mô hình học sâu như YOLO11 có thể nhận dạng, định vị và track Các điểm chính trên một vật thể hoặc người cụ thể. Đối với vật thể, các điểm chính này có thể bao gồm các góc, cạnh hoặc các dấu hiệu bề mặt riêng biệt, trong khi đối với con người, các điểm chính này đại diện cho các khớp chính như khuỷu tay, đầu gối hoặc vai.
Ước tính tư thế là duy nhất và phức tạp hơn so với các tác vụ computer vision khác như object detection. Trong khi object detection định vị các đối tượng trong một hình ảnh bằng cách vẽ một hộp xung quanh chúng, thì ước tính tư thế tiến xa hơn bằng cách dự đoán vị trí chính xác của các điểm chính trên đối tượng.
Khi nói đến ước tính tư thế, có hai phương pháp chính: từ dưới lên và từ trên xuống. Phương pháp từ dưới lên phát hiện các điểm chính riêng lẻ và nhóm chúng thành bộ xương, trong khi phương pháp từ trên xuống tập trung vào việc phát hiện đối tượng trước, sau đó ước tính các điểm chính bên trong chúng.
YOLO11 Kết hợp điểm mạnh của cả phương pháp từ trên xuống và từ dưới lên. Giống như phương pháp từ dưới lên, phương pháp này đơn giản và nhanh chóng mà không cần phải nhóm các điểm chính theo cách thủ công. Đồng thời, nó tận dụng độ chính xác của phương pháp từ trên xuống bằng cách phát hiện người và ước lượng tư thế của họ chỉ trong một bước.
Khả năng đa dạng của YOLO11 Việc ước lượng tư thế mở ra nhiều ứng dụng khả thi trong nhiều ngành công nghiệp. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn một số trường hợp sử dụng ước lượng tư thế của YOLO11 .
An toàn là một khía cạnh quan trọng của bất kỳ dự án xây dựng nào. Điều này đặc biệt đúng, vì theo thống kê, các công trường xây dựng có số lượng thương tích liên quan đến công việc cao hơn. Vào năm 2021, khoảng 20% tổng số thương tích gây tử vong liên quan đến công việc xảy ra trên hoặc gần các công trường xây dựng. Với những rủi ro hàng ngày như thiết bị hạng nặng và hệ thống điện, các biện pháp an toàn mạnh mẽ là rất cần thiết để giữ an toàn cho người lao động. Các phương pháp truyền thống như sử dụng biển báo, rào chắn và giám sát thủ công bởi người giám sát không phải lúc nào cũng hiệu quả và thường khiến người giám sát rời xa các nhiệm vụ quan trọng hơn.
AI có thể can thiệp để cải thiện sự an toàn và giảm thiểu nguy cơ tai nạn bằng cách sử dụng hệ thống giám sát công nhân dựa trên ước tính tư thế. Ultralytics YOLO11 các mô hình có thể được sử dụng để track Chuyển động và tư thế của công nhân. Bất kỳ mối nguy hiểm tiềm ẩn nào, chẳng hạn như công nhân đứng quá gần thiết bị nguy hiểm hoặc thực hiện nhiệm vụ không đúng cách, đều có thể được phát hiện nhanh chóng. Nếu phát hiện rủi ro, giám sát viên có thể được thông báo hoặc chuông báo động sẽ được kích hoạt để cảnh báo công nhân. Một hệ thống giám sát liên tục có thể giúp công trường xây dựng an toàn hơn bằng cách luôn cảnh giác với các mối nguy hiểm và bảo vệ công nhân .
Nông dân và các nhà nghiên cứu có thể sử dụng YOLO11 để nghiên cứu chuyển động và hành vi của động vật trang trại , như gia súc, để detect Các dấu hiệu sớm của bệnh như khập khiễng. Khập khiễng là tình trạng động vật gặp khó khăn khi di chuyển do đau ở chân hoặc bàn chân. Ở gia súc, các bệnh như khập khiễng không chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe và phúc lợi của chúng mà còn dẫn đến các vấn đề sản xuất tại các trang trại bò sữa. Các nghiên cứu cho thấy tình trạng khập khiễng ảnh hưởng đến 8% số gia súc trong các hệ thống chăn thả và 15% đến 30% trong các hệ thống khép kín trên toàn ngành công nghiệp sữa toàn cầu. Việc phát hiện và xử lý sớm tình trạng khập khiễng có thể giúp cải thiện phúc lợi động vật và giảm thiểu tổn thất sản xuất liên quan đến tình trạng này.
YOLO11 Các tính năng ước tính tư thế của 's có thể giúp nông dân track Kiểm tra dáng đi của vật nuôi và nhanh chóng phát hiện bất kỳ bất thường nào có thể báo hiệu các vấn đề sức khỏe, chẳng hạn như các vấn đề về khớp hoặc nhiễm trùng. Phát hiện sớm những vấn đề này cho phép điều trị nhanh hơn , giảm bớt sự khó chịu cho vật nuôi và giúp người nông dân tránh được thiệt hại kinh tế.
AI thị giác hỗ trợ các hệ thống giám sát cũng có thể giúp phân tích hành vi nghỉ ngơi, tương tác xã hội và thói quen ăn uống. Nông dân cũng có thể sử dụng ước tính tư thế để có được các quan sát về các dấu hiệu căng thẳng hoặc hung hăng. Những thông tin chi tiết này có thể được sử dụng để cải thiện điều kiện sống cho động vật và tăng cường phúc lợi của chúng.
Việc ước tính tư thế cũng có thể giúp mọi người cải thiện tư thế của mình theo thời gian thực trong khi tập luyện. Với YOLO11 Các huấn luyện viên thể dục và yoga có thể theo dõi và track chuyển động cơ thể của người tập, tập trung vào các điểm chính như khớp và chân tay để đánh giá tư thế của họ. Dữ liệu thu thập được có thể được so sánh với các tư thế và kỹ thuật tập luyện lý tưởng, và huấn luyện viên có thể nhận được cảnh báo nếu ai đó thực hiện động tác không đúng cách, giúp ngăn ngừa chấn thương.
Ví dụ: trong một lớp học yoga, ước tính tư thế có thể giúp theo dõi xem tất cả học viên có duy trì sự cân bằng và căn chỉnh thích hợp hay không. Các ứng dụng di động được tích hợp với thị giác máy tính và ước tính tư thế có thể giúp việc tập thể dục dễ tiếp cận hơn cho những người tập luyện tại nhà hoặc những người 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 tập thể dục của họ đồng thời giảm nguy cơ chấn thương.
Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu về ước lượng tư thế và thảo luận một số ứng dụng của nó. Hãy cùng xem cách bạn có thể thử ước lượng tư thế với công cụ mới. YOLO11 mô hình. Để bắt đầu, có hai cách thuận tiện để thực hiện việc này: sử dụng Ultralytics Python hoặc thông qua Ultralytics HUB . Hãy cùng xem xét cả hai lựa chọn.
Chạy một suy luận liên quan đến YOLO11 Mô hình xử lý dữ liệu mới bên ngoài tập huấn luyện của nó và sử dụng các mẫu đã học để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đó. Bạn có thể chạy suy luận thông qua mã với Ultralytics Python gói. Tất cả những gì bạn cần làm để bắt đầu là cài đặt Ultralytics gói bằng pip, conda hoặc Docker. Nếu bạn gặp bất kỳ khó khăn nào trong quá trình cài đặt, Hướng dẫn Các Vấn đề Thường gặp của chúng tôi cung cấp các mẹo khắc phục sự cố hữu ích.
Sau khi bạn đã cài đặt thành công gói, đoạn mã sau đây sẽ trình bày cách tải mô hình và sử dụng nó để dự đoán tư thế của các đối tượng trong ảnh.
Giả sử bạn đang làm việc trên một dự án thị giác máy tính và có một tập dữ liệu cụ thể cho một ứng dụng cụ thể liên quan đến ước tính tư thế. Sau đó, bạn có thể tinh chỉnh và huấn luyện một mô hình YOLO11 tùy chỉnh cho phù hợp với ứng dụng của mình. Ví dụ: bạn có thể sử dụng tập dữ liệu các điểm chính để phân tích và hiểu tư thế của một con hổ trong hình ảnh bằng cách xác định các đặc điểm chính như vị trí của các chi, đầu và đuôi của nó.
Bạn có thể sử dụng đoạn mã sau để tải và đào tạo YOLO11 Mô hình ước lượng tư thế. Mô hình có thể được xây dựng từ cấu hình YAML , hoặc bạn có thể tải một mô hình đã được huấn luyện trước để huấn luyện. Tập lệnh này cũng cho phép bạn chuyển trọng số và bắt đầu huấn luyện mô hình bằng một tập dữ liệu được chỉ định, chẳng hạn như tập dữ liệu COCO để ước lượng tư thế.
Sử dụng mô hình tùy chỉnh mới được huấn luyện, bạn có thể chạy suy luận trên các hình ảnh chưa thấy liên quan đến giải pháp thị giác máy tính của bạn. Mô hình đã huấn luyện cũng có thể được chuyển đổi sang các định dạng khác bằng cách sử dụng chế độ xuất.
Cho đến nay, chúng ta đã xem xét các phương pháp để sử dụng YOLO11 yêu cầu một số kiến thức lập trình cơ bản. Nếu đó không phải là những gì bạn đang tìm kiếm, hoặc bạn không quen với lập trình, thì còn có một lựa chọn khác: Ultralytics HUB . Ultralytics HUB là một nền tảng thân thiện với người dùng được thiết kế để đơn giản hóa quá trình đào tạo và triển khai YOLO mô hình. HUB cho phép bạn dễ dàng quản lý tập dữ liệu, đào tạo mô hình và triển khai chúng mà không cần chuyên môn kỹ thuật.
Để chạy suy luận trên hình ảnh, bạn có thể tạo một tài khoản , điều hướng đến phần 'Mô hình' và chọn YOLO11 mô hình ước tính tư thế mà bạn quan tâm. Trong phần xem trước, bạn có thể tải lên hình ảnh và xem kết quả dự đoán như hiển thị bên dưới.
Ultralytics YOLO11 cung cấp các giải pháp chính xác và linh hoạt cho các nhiệm vụ như ước tính tư thế trong nhiều ứng dụng. Từ việc cải thiện an toàn cho công nhân tại công trường xây dựng đến theo dõi sức khỏe vật nuôi và hỗ trợ điều chỉnh tư thế trong các bài tập thể dục, YOLO11 mang lại độ chính xác và phản hồi thời gian thực thông qua công nghệ thị giác máy tính tiên tiến.
Tính linh hoạt của nó, với nhiều biến thể mô hình và khả năng tùy chỉnh đào tạo cho các trường hợp sử dụng cụ thể, khiến nó trở thành một công cụ rất có giá trị cho cả nhà phát triển và doanh nghiệp. Cho dù thông qua mã hóa với Ultralytics Python gói hoặc sử dụng Ultralytics HUB để triển khai dễ dàng hơn, YOLO11 giúp việc ước tính tư thế trở nên dễ dàng và hiệu quả.
Để khám phá thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀
