Sử dụng ước tính tư thế để hoàn thiện kỹ thuật chạy của bạn

Chạy bộ là một hình thức tập luyện phổ biến trên khắp thế giới. Tại Hoa Kỳ, có khoảng 50 triệu người chạy bộ hoặc chạy nhẹ thường xuyên, còn ở Nhật Bản, chạy bộ là môn thể thao phổ biến nhất vào năm 2024.

Bạn có thể thấy người chạy bộ ở khắp mọi nơi, đặc biệt là vào sáng sớm hoặc chiều muộn. Các công viên, đường phố và bãi biển luôn chật kín người di chuyển với tốc độ khác nhau vì nhiều lý do.

Một số người tuân theo các kế hoạch tập luyện, trong khi số khác chạy bộ nhẹ nhàng để duy trì sự năng động hoặc giải tỏa đầu óc. Đối với nhiều người, chạy bộ chỉ đơn giản là cách dễ dàng để vận động mỗi ngày. Tuy nhiên, mọi việc không đơn giản như vẻ ngoài của nó.

Những thay đổi nhỏ trong tư thế hoặc sải chân có thể ảnh hưởng đến hiệu suất, sự thoải mái và nguy cơ chấn thương, bao gồm các vấn đề như đau lưng. Chú ý đến cách cơ thể di chuyển có thể giúp người chạy bộ duy trì sức khỏe tốt hơn và đạt được nhiều lợi ích hơn từ việc tập luyện, cho dù đó là cải thiện sức bền, sức mạnh hay thể lực tổng thể.

Tuy nhiên, những chi tiết này rất khó phát hiện khi đang chạy. Rất nhiều thứ diễn ra chỉ trong vài phút, với hàng trăm bước chân rất dễ bị bỏ lỡ. Đây là lúc computer vision phát huy tác dụng. Đây là một nhánh của AI có khả năng phân tích hình ảnh và video để chia nhỏ các chuyển động theo từng khung hình và làm lộ ra các kiểu mẫu khó nhận thấy trong thời gian thực.

Pose estimation là một phần quan trọng của phương pháp này. Đây là một tác vụ computer vision được dùng để theo dõi các khớp cơ thể và cách chúng di chuyển theo thời gian. Các model như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLO26 sắp ra mắt đều hỗ trợ pose estimation và có thể theo dõi chuyển động của người chạy một cách nhất quán qua các khung hình, giúp việc phân tích thời gian thực trở nên thực tế hơn nhiều.

Hình 1. Phân tích một vận động viên đang chạy và tập luyện sử dụng YOLO11 và pose estimation. (Nguồn)

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá hình thức chạy bộ đúng cách trông như thế nào và các model Ultralytics YOLO có thể được sử dụng để phân tích và cải thiện kỹ thuật chạy bộ ra sao. Hãy cùng bắt đầu nào!

Link to this sectionTại sao hình thức chạy bộ đúng cách lại quan trọng#

Trước khi đi sâu vào các yếu tố khác nhau của việc chạy bộ, hãy cùng xem xét kỹ hơn lý do tại sao hình thức chạy lại quan trọng trong quá trình tập luyện hàng ngày.

Mọi người chạy bộ, dù là ra ngoài chạy nhẹ hay đang hướng tới các mục tiêu cụ thể, đều muốn nỗ lực của mình được đền đáp. Nhưng những vấn đề nhỏ trong tư thế, sải chân quá dài (overstriding) hoặc nhịp độ có thể tích tụ lặng lẽ, khiến việc chạy bộ trở nên khó khăn hơn mức cần thiết và gây thêm áp lực lên phần thân dưới và các khớp.

Chú ý đến cơ học cơ thể giúp người chạy bộ an toàn hơn, giảm nguy cơ chấn thương và đạt được các lợi ích như cải thiện sức khỏe tim mạch, cơ bắp chắc khỏe hơn và thể lực tổng thể. Hình thức chạy tốt bắt đầu từ việc cơ thể di chuyển như một hệ thống phối hợp.

Khi phần thân giữ thẳng hàng với độ nghiêng nhẹ về phía trước và cánh tay, chân hoạt động cân bằng, năng lượng được sử dụng hiệu quả hơn, chuyển động cảm thấy mượt mà hơn và giảm nguy cơ chấn thương. Theo thời gian, hình thức cũng định hình cách các cơ bắp phối hợp với nhau.

Chuyển động cân bằng hỗ trợ sự ổn định, tư thế, sức bền và sự căn chỉnh tốt hơn trong quá trình rèn luyện sức mạnh và chạy bộ. Đối với người mới bắt đầu, điều này tạo ra một nền tảng vững chắc để xây dựng. Ở những vận động viên ưu tú, nó giúp nâng cao hiệu suất đồng thời giảm thiểu các vấn đề liên quan đến mệt mỏi và nguy cơ khó chịu lâu dài.

Link to this sectionNhận biết các dấu hiệu của hình thức chạy bộ đúng cách#

Khi người chạy bắt đầu chú ý hơn đến cách họ di chuyển, một số kiểu mẫu sẽ xuất hiện trong các phong cách chạy. Mặc dù mỗi người chạy theo cách hơi khác nhau, nhưng những yếu tố chung này cung cấp cái nhìn tổng quát về hình thức chạy hiệu quả.

Hình thức chạy bộ đề cập đến cách tư thế, sự cân bằng và chuyển động phối hợp cùng nhau trong một buổi chạy. Nó mô tả cách cơ thể duy trì sự thẳng hàng và phối hợp trong khi di chuyển về phía trước. Việc xem xét các chi tiết này giúp người chạy nhận ra những chuyển động cảm thấy mượt mà và được kiểm soát, cũng như những thói quen có thể dẫn đến nỗ lực dư thừa hoặc khó chịu.

Dưới đây là một số yếu tố phổ biến thường thấy trong hình thức chạy bộ đúng cách:

• Chuyển động chân và sải chân: Hình thức chạy tốt thường đến từ việc nhấc đầu gối thoải mái và sải chân đều đặn cảm thấy tự nhiên. Chiều dài sải chân và tần suất sải chân rất quan trọng, và việc vươn quá xa về phía trước với mỗi bước có thể làm mất cân bằng. Một cú đẩy chân mượt mà giữ cho buổi chạy cảm giác nhẹ nhàng và hiệu quả.
• Tiếp đất và trọng tâm: Người chạy tiếp đất theo nhiều cách khác nhau, dù là gót chân, giữa bàn chân hay mũi bàn chân. Điều quan trọng hơn so với cú tiếp đất hoặc dậm gót chính xác là cách cơ thể di chuyển mượt mà qua từng bước. Việc giữ trọng tâm giúp giảm thiểu chuyển động dư thừa và giữ mọi thứ ổn định hơn.
• Phối hợp cơ bắp: Chạy bộ huy động nhiều nhóm cơ, bao gồm cơ mông, cơ tứ đầu, cơ đùi sau và cơ gập hông. Khi các cơ này phối hợp với nhau một cách cân bằng, chuyển động duy trì sự ổn định hơn và nguy cơ chấn thương được giảm thiểu.

Hình 2. Các điểm chính trên cơ thể để hiểu dáng chạy và trở thành người chạy tốt hơn. (Nguồn)

Nhiều người chạy bộ cũng dựa vào giày chạy, huấn luyện viên và hướng dẫn về hình thức để cải thiện cách họ chạy. Giày chạy phù hợp có thể hỗ trợ sự thoải mái và giảm áp lực lên các khớp, đặc biệt là đối với những người mới bắt đầu chạy bộ đang xây dựng sức mạnh và tính nhất quán.

Ngoài ra, làm việc với huấn luyện viên chạy bộ hoặc tuân theo các kế hoạch tập luyện tập trung vào hình thức có thể giúp người chạy hiểu rõ hình thức chạy đúng, sửa những thói quen kém hiệu quả và giảm nguy cơ chấn thương theo thời gian. Đối với người mới bắt đầu, việc học hình thức chạy đúng sớm có thể giúp việc chạy bộ cảm thấy dễ dàng hơn, an toàn hơn và thú vị hơn khi họ tiến bộ.

Link to this sectionHiểu cách pose estimation có thể được sử dụng để phân tích chạy bộ#

Pose estimation là một computer vision task giúp xác định và theo dõi các điểm chính trên một người hoặc vật thể để xác định vị trí và chuyển động của họ trong hình ảnh hoặc video. Đặc biệt, human pose estimation giúp theo dõi cách cơ thể con người di chuyển từng khung hình một.

Thay vì chỉ đơn giản là phát hiện người chạy trong một khung hình, nó theo dõi cách các bộ phận cơ thể khác nhau di chuyển theo thời gian, hỗ trợ phân tích chi tiết dáng đi và cơ học sinh học khi chạy. Một trong những lợi thế chính của pose estimation là nó hoạt động với máy ảnh tiêu chuẩn, giúp nó trở nên dễ tiếp cận trong nhiều bối cảnh thực tế.

Các model như YOLO11 hỗ trợ pose estimation có thể theo dõi người chạy từng khung hình, dù là trên máy chạy bộ hay ngoài trời. Bằng cách xác định các điểm chính như vai, mông, đầu gối, mắt cá chân và khuỷu tay, model kết nối các chuyển động cơ thể theo thời gian để tiết lộ chuyển động tổng thể và kiểu mẫu gập khớp.

Hình 3. Pose estimation có thể được sử dụng để theo dõi các điểm chính trên cơ thể trong các bài tập khởi động. (Nguồn)

Ví dụ, trong các chuyển động tập luyện phổ biến như squat hoặc lunge, nhịp độ và sự phối hợp ảnh hưởng mạnh mẽ đến cách cơ thể di chuyển. Những thay đổi nhỏ trong sải chân, căn chỉnh cơ thể hoặc vị trí đặt chân có thể ảnh hưởng đến tốc độ, sự cân bằng, khả năng kiểm soát và nguy cơ chấn thương.

Việc nắm bắt những thay đổi nhỏ này một cách nhất quán không hề dễ dàng. Pose estimation không thay thế huấn luyện viên chạy bộ, nhưng nó có thể đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ hình ảnh giúp tư thế, nhịp độ và sự phối hợp dễ quan sát hơn trong các buổi chạy. Theo thời gian, nó cũng giúp hợp lý hóa việc so sánh các kỹ thuật và nhận ra các điều chỉnh nhỏ.

Link to this sectionCách các model Ultralytics YOLO có thể hỗ trợ phân tích kỹ thuật chạy bộ#

Tiếp theo, hãy cùng xem các model Ultralytics YOLO hỗ trợ các tác vụ như pose estimation ra sao.

Các model pose của Ultralytics YOLO như YOLO11 luôn có sẵn và đã được huấn luyện trước trên các tập dữ liệu dán nhãn lớn như COCO-Pose. Điều này cho phép chúng phát hiện và theo dõi các điểm chính trên cơ thể người phổ biến và áp dụng kiến thức đó vào hàng loạt ứng dụng.

Thông tin thu thập được từ việc theo dõi các điểm chính của cơ thể qua các khung hình video có thể được sử dụng để nghiên cứu cách con người di chuyển theo thời gian. Điều này giúp phân tích tư thế, kiểu mẫu sải chân, chuyển động khớp và sự phối hợp, vốn là những khía cạnh quan trọng của kỹ thuật chạy bộ.

Khi cần các thông tin cụ thể hơn, các model này có thể được custom-trained. Thay vì huấn luyện một model từ đầu, một model pose YOLO được huấn luyện trước có thể được fine-tune bằng cách sử dụng thêm dữ liệu dán nhãn.

Ví dụ, nếu mục tiêu là xây dựng giải pháp phân tích cách chó chạy, model có thể được huấn luyện trên dữ liệu pose dán nhãn dành riêng cho loài chó để nó học cấu trúc cơ thể và các kiểu mẫu di chuyển của chúng trong khi vẫn giữ lại các khả năng pose estimation chung từ quá trình huấn luyện gốc.

Hình 4. Các điểm chính trên cơ thể được phát hiện trên một chú chó để thực hiện pose estimation. (Nguồn)

Link to this sectionNhìn vào việc sử dụng pose estimation để phân tích kỹ thuật vượt rào#

Giờ đây khi đã hiểu rõ hơn về cách pose estimation hoạt động, hãy cùng xem xét một ví dụ về cách nó có thể được áp dụng để phân tích kỹ thuật vượt rào.

Vượt rào là một sport đòi hỏi tốc độ và kỹ thuật cao. Trong một lần chạy, việc tiếp xúc chân, cất cánh và tiếp đất xảy ra trong tích tắc.

Vì các hành động này diễn ra quá nhanh, rất khó để quan sát các chi tiết quan trọng bằng mắt thường hoặc qua việc xem lại video thủ công. Do đó, những khác biệt nhỏ nhưng có ý nghĩa về nhịp điệu sải chân, thời gian hoặc tiếp đất thường bị bỏ qua.

Pose estimation dựa trên computer vision giải quyết vấn đề này bằng cách chuyển đổi cảnh quay video tiêu chuẩn thành dữ liệu có cấu trúc. Ví dụ, trong một nghiên cứu gần đây, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một model dựa trên Ultralytics YOLOv8 để theo dõi các điểm chính ở thân dưới. YOLOv8, một thế hệ trước của các model Ultralytics YOLO, hỗ trợ pose estimation và cung cấp nền tảng cho các model mới hơn như YOLO11.

Nghiên cứu tập trung vào các điểm chính như mắt cá chân, gót chân và ngón chân cái để phân tích nhịp độ bước, kiểu mẫu sải chân và tiếp đất trong sprint hurdling. Bằng cách theo dõi các điểm chính này theo thời gian, các nhà nghiên cứu có thể giám sát chặt chẽ sự tiến triển của bước chạy, nhịp độ và kiểu mẫu chuyển động trong điều kiện tập luyện thực tế.

Link to this sectionƯu điểm và nhược điểm của việc sử dụng computer vision để phân tích dáng đi#

Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng pose estimation để phân tích các kỹ thuật chạy bộ:

• Phản hồi khách quan: Pose estimation cung cấp dữ liệu hình ảnh nhất quán dựa trên các điểm chính cơ thể được đo lường thay vì nhận định cá nhân. Điều này giúp giảm tính chủ quan khi đánh giá phạm vi chuyển động.
• Tự đánh giá: Người chạy có thể phân tích các kiểu mẫu chuyển động của chính mình mà không cần sự hỗ trợ liên tục của huấn luyện viên, giúp nó hữu ích cho việc tập luyện giải trí và độc lập.
• Khả năng mở rộng cho nhóm: Cùng một quy trình có thể được áp dụng cho nhiều người chạy, điều này hoạt động tốt cho các đội, nhóm tập luyện hoặc các nghiên cứu nơi việc quan sát thủ công không thực tế.

Mặc dù pose estimation mang lại một số ưu điểm, dưới đây là một số hạn chế cần xem xét:

• Thiết lập máy ảnh: Các góc máy ảnh không chính xác hoặc khung hình không nhất quán có thể làm giảm độ chính xác khi ghi lại góc khớp, kiểu mẫu sải chân và số bước chân.
• Che khuất (Occlusion): Độ chính xác giảm nếu các bộ phận cơ thể bị chặn hoặc nếu nhiều người chạy chồng chéo trong khung hình.
• Các yếu tố môi trường: Điều kiện ngoài trời, bao gồm bóng đổ, bề mặt không bằng phẳng hoặc nền di chuyển, có thể ảnh hưởng đến tính nhất quán của phép đo.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Các model Ultralytics YOLO và pose estimation đang làm cho việc phân tích chạy bộ trở nên dễ tiếp cận hơn. Chúng có thể được sử dụng để theo dõi chuyển động cơ thể, góc khớp và kiểu mẫu sải chân từ video thông thường, mang lại những hiểu biết rõ ràng về hình thức chạy. Những công cụ này giúp người chạy và huấn luyện viên phát hiện những điểm kém hiệu quả, theo dõi cải thiện và quản lý nguy cơ chấn thương trong thời gian thực.

Khám phá thêm về AI bằng cách truy cập GitHub repository của chúng tôi và tham gia community. Xem các trang giải pháp của chúng tôi để tìm hiểu về AI in robotics và computer vision in automotive. Khám phá our licensing options để bắt đầu với vision AI ngay hôm nay!