Sử dụng pose estimation để hoàn thiện kỹ thuật chạy

Chạy bộ là một hình thức tập thể dục phổ biến trên toàn thế giới. Tại Hoa Kỳ, khoảng 50 triệu người thường xuyên chạy bộ hoặc chạy bước nhỏ, còn tại Nhật Bản, chạy bộ là môn thể thao phổ biến nhất vào năm 2024.

Bạn có thể bắt gặp người chạy bộ ở khắp nơi, đặc biệt là vào sáng sớm hoặc chiều tối. Công viên, đường phố và bãi biển đều có những người di chuyển với tốc độ khác nhau và vì nhiều lý do khác nhau.

Một số người tuân theo các kế hoạch tập luyện, trong khi những người khác chạy bộ thoải mái để duy trì vận động hoặc thư giãn đầu óc. Với nhiều người, chạy bộ đơn giản là một cách dễ dàng để vận động mỗi ngày. Tuy vậy, chạy bộ 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 chuyển động có thể giúp người chạy khỏe mạnh hơn và đạt được nhiều lợi ích hơn từ quá trình tập luyện, dù đó là sức bền, sức mạnh hay thể lực tổng thể tốt hơn.

Tuy nhiên, rất khó nhận ra những chi tiết này trong khi chạy. Chỉ trong vài phút ngắn ngủi đã có rất nhiều chuyển động xảy ra, với hàng trăm bước chân dễ bị bỏ sót. Đây là lúc computer vision phát huy tác dụng. Đây là một nhánh của AI có thể phân tích hình ảnh và video, phân tách chuyển động theo từng khung hình và làm lộ ra những pattern 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 có thể được sử dụng để theo dõi các khớp trên cơ thể và cách chúng chuyển động theo thời gian. Các model như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLO26 sắp ra mắt hỗ trợ pose estimation và có thể theo dõi nhất quán chuyển động của người chạy qua các khung hình, giúp việc phân tích theo thời gian thực trở nên khả thi hơn nhiều.

Hình 1. Phân tích vận động viên chạy bộ và tập luyện bằng YOLO11 và pose estimation. (Nguồn)

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu tư thế chạy đúng trông như thế nào và cách sử dụng các model Ultralytics YOLO để phân tích, cải thiện kỹ thuật chạy. Hãy bắt đầu!

Vì sao tư thế chạy đúng lại quan trọng#

Trước khi đi sâu vào các yếu tố khác nhau của việc chạy bộ, hãy cùng xem xét kỹ hơn vì sao tư thế chạy lại quan trọng trong quá trình tập luyện hằng ngày.

Mọi người chạy bộ, dù chỉ ra ngoài chạy nhẹ hay đang hướng tới các mục tiêu cụ thể, đều muốn nỗ lực của mình mang lại kết quả. Tuy nhiên, những vấn đề nhỏ trong tư thế, việc duỗi sải quá mức hoặc thời điểm tiếp đất có thể âm thầm tích tụ, khiến việc chạy trở nên khó khăn hơn mức cần thiết và gây thêm áp lực lên phần thân dưới cùng các khớp.

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

Khi thân người giữ thẳng với độ nghiêng nhẹ về phía trước, đồng thời tay và chân hoạt động cân bằng, năng lượng được sử dụng hiệu quả hơn, chuyển động trở nên mượt mà hơn và nguy cơ chấn thương giảm xuống. Theo thời gian, tư thế cũng định hình cách các cơ phối hợp với nhau.

Chuyển động cân bằng hỗ trợ sự ổn định, tư thế, sức bền và khả năng căn chỉnh tốt hơn trong quá trình tập sức mạnh và chạy bộ. Với người mới bắt đầu, điều này tạo nền tảng vững chắc để phát triển. Ở các vận động viên chuyên nghiệp, tư thế đúng nâng cao hiệu suất đồng thời giảm các vấn đề liên quan đến mệt mỏi và nguy cơ khó chịu kéo dài.

Nhận biết các dấu hiệu của tư thế chạy đúng#

Khi người chạy bắt đầu chú ý hơn đến cách mình chuyển động, một số pattern nhất định sẽ xuất hiện ở nhiều phong cách chạy khác nhau. Dù mỗi người chạy có đôi chút khác biệt, những yếu tố chung này vẫn đưa ra hình dung tổng quát về diện mạo của một cách chạy hiệu quả.

Tư thế chạy đề cập đến cách tư thế, sự cân bằng và chuyển động phối hợp với nhau trong khi chạy. Khái niệm này mô tả cách cơ thể duy trì sự thẳng hàng và phối hợp khi di chuyển về phía trước. Xem xét các chi tiết này giúp người chạy nhận ra những chuyển động mượt mà, có kiểm soát, cũng như các thói quen có thể dẫn đến việc dùng thêm sức hoặc gây khó chịu.

Dưới đây là một số yếu tố phổ biến thường thấy ở tư thế chạy đúng:

• Chuyển động của chân và sải chân: Tư thế chạy tốt thường bắt nguồn từ việc nâng gối thư giãn và duy trì sải chân tự nhiên, ổn định. Độ dài sải chân và tần suất sải chân đều quan trọng; việc vươn chân quá xa về phía trước ở mỗi bước có thể làm mất thăng bằng. Động tác đạp chân mượt mà giúp việc chạy trở nên nhẹ nhàng và hiệu quả.
• Điểm tiếp đất của bàn chân và trọng tâm: Người chạy tiếp đất theo nhiều cách khác nhau, có thể bằng gót chân, giữa bàn chân hoặc phần trước bàn chân. Điều quan trọng hơn vị trí tiếp đất chính xác hay việc tiếp đất bằng gót là cách cơ thể di chuyển mượt mà qua từng bước. Duy trì trọng tâm giúp giảm chuyển động thừa và giữ cơ thể ổn định hơn.
• Sự phối hợp của các nhóm cơ: Chạy bộ huy động nhiều nhóm cơ, bao gồm cơ mông, cơ tứ đầu, cơ gân kheo và cơ gấp hông. Khi các cơ này phối hợp cân bằng, chuyển động sẽ ổn định hơn và nguy cơ chấn thương giảm xuống.

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

Nhiều người chạy cũng dựa vào giày chạy bộ, huấn luyện và hướng dẫn về tư thế để cải thiện cách chạy. Giày chạy bộ phù hợp có thể tăng sự thoải mái và giảm áp lực lên các khớp, đặc biệt với những người mới chạy đang xây dựng sức mạnh và tính ổn định.

Ngoài ra, làm việc với huấn luyện viên chạy bộ hoặc tuân theo các kế hoạch tập trung vào tư thế có thể giúp người chạy hiểu tư thế chạy đúng, điều chỉnh những thói quen kém hiệu quả và giảm nguy cơ chấn thương theo thời gian. Đặc biệt với người mới bắt đầu, học đúng tư thế chạy từ sớm có thể khiến việc chạy trở nên dễ dàng, an toàn và thú vị hơn trong quá trình tiến bộ.

Tìm hiểu cách sử dụng pose estimation để phân tích việc chạy bộ#

Pose estimation là một tác vụ computer vision xác định và theo dõi các keypoint trên người hoặc vật thể để xác định vị trí và chuyển động của chúng trong hình ảnh hoặc video. Cụ thể, human pose estimation cho phép theo dõi cách cơ thể người chuyển động qua từng khung hình.

Thay vì chỉ phát hiện người chạy trong một khung hình, phương pháp này theo dõi cách các bộ phận khác nhau của cơ thể chuyển động theo thời gian, hỗ trợ phân tích chi tiết dáng chạy và biomechanics khi chạy. Một trong những ưu điểm chính của pose estimation là có thể hoạt động với camera tiêu chuẩn, nhờ đó dễ tiếp cận trong nhiều bối cảnh thực tế.

Các model như YOLO11 hỗ trợ pose estimation có thể theo dõi người chạy qua từng khung hình, dù họ đang chạy trên máy chạy bộ hay ngoài trời. Bằng cách xác định các keypoint như vai, cơ mông, đầu gối, mắt cá chân và khuỷu tay, model liên kết các chuyển động của cơ thể theo thời gian để làm lộ ra chuyển động tổng thể và pattern 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 động tác tập luyện phổ biến như squat hoặc lunge, thời điểm và sự phối hợp ảnh hưởng mạnh đến cách cơ thể chuyển động. Những thay đổi nhỏ trong sải chân, độ thẳng hàng của cơ thể hoặc vị trí đặt bàn chân có thể ảnh hưởng đến tốc độ, sự cân bằng, khả năng kiểm soát và nguy cơ chấn thương.

Không dễ dàng nhận ra nhất quán những thay đổi nhỏ này. Pose estimation không thay thế huấn luyện viên chạy bộ, nhưng có thể đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ trực quan, giúp dễ quan sát tư thế, thời điểm và sự phối hợp qua nhiều lần chạy. Theo thời gian, công cụ này cũng giúp việc so sánh kỹ thuật và nhận ra những điều chỉnh nhỏ trở nên thuận tiện hơn.

Cách các model Ultralytics YOLO hỗ trợ phân tích kỹ thuật chạy#

Tiếp theo, hãy cùng xem các model Ultralytics YOLO hỗ trợ những tác vụ như pose estimation như thế nào.

Các model pose Ultralytics YOLO như YOLO11 có sẵn ngay khi cài đặt và được pre-train trên các dataset lớn có gán nhãn như COCO-Pose. Nhờ đó, chúng có thể phát hiện và theo dõi các keypoint phổ biến trên cơ thể người, đồng thời áp dụng kiến thức này cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Các insight thu thập được từ việc theo dõi keypoint cơ thể qua các khung hình video có thể được sử dụng để nghiên cứu cách con người chuyển động theo thời gian. Điều này cho phép phân tích tư thế, pattern sải chân, chuyển động khớp và sự phối hợp, vốn là những khía cạnh quan trọng của kỹ thuật chạy.

Khi cần các insight cụ thể hơn, những model này có thể được custom-train. Thay vì train model từ đầu, một model pose YOLO đã được pre-train có thể được fine-tune bằng dữ liệu bổ sung có gán nhãn.

Ví dụ, nếu mục tiêu là xây dựng một giải pháp phân tích cách chó chạy, model có thể được train trên dữ liệu pose có gán nhãn dành riêng cho chó để học cấu trúc cơ thể và pattern chuyển động của chúng, đồng thời vẫn giữ lại các khả năng pose estimation tổng quát từ quá trình train ban đầu.

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

Tìm hiểu việc sử dụng pose estimation để phân tích kỹ thuật chạy vượt rào#

Giờ đây, khi đã hiểu rõ hơn về cách pose estimation hoạt động, hãy cùng xem một ví dụ về cách áp dụng công nghệ này để phân tích kỹ thuật chạy vượt rào.

Chạy vượt rào là một môn thể thao có tốc độ cao và đòi hỏi kỹ thuật. Trong một lượt chạy, việc tiếp xúc bàn chân, bật nhảy và tiếp đất diễn ra chỉ trong một phần nhỏ của giây.

Vì những hành động này diễn ra quá nhanh, rất khó 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 trong nhịp sải chân, thời điểm chuyển động hoặc tiếp xúc mặt đất thường bị bỏ qua.

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

Nghiên cứu tập trung vào các keypoint như mắt cá chân, gót chân và ngón chân cái để phân tích thời điểm bước chân, pattern sải chân và tiếp xúc mặt đất trong chạy vượt rào nước rút. Bằng cách theo dõi các keypoint này theo thời gian, các nhà nghiên cứu có thể giám sát chặt chẽ tiến trình bước chân, thời điểm và pattern chuyển động trong điều kiện tập luyện thực tế.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng computer vision để phân tích dáng chạy#

Dưới đây là một số lợi ích chính khi sử dụng pose estimation để phân tích kỹ thuật chạy:

• Phản hồi khách quan: Pose estimation cung cấp dữ liệu trực quan nhất quán dựa trên các keypoint cơ thể được đo lường thay vì đánh giá chủ quan. Điều này giúp giảm tính chủ quan khi đánh giá phạm vi chuyển động.
• Tự đánh giá: Người chạy có thể phân tích pattern chuyển động của chính mình mà không cần hỗ trợ huấn luyện liên tục, rất hữu ích cho việc tập luyện giải trí và độc lập.
• Khả năng mở rộng cho nhóm: Cùng một workflow có thể được áp dụng cho nhiều người chạy, phù hợp với các đội nhóm, nhóm tập luyện hoặc nghiên cứu mà việc quan sát thủ công không thực tế.

Dù pose estimation mang lại một số ưu điểm, dưới đây là những hạn chế cần cân nhắc:

• Thiết lập camera: Góc camera không phù hợp hoặc khung hình không nhất quán có thể làm giảm độ chính xác khi ghi nhận góc khớp, pattern sải chân và số bước.
• Che khuất: Độ chính xác giảm nếu một phần cơ thể bị che hoặc nếu nhiều người chạy chồng lấp lên nhau trong khung hình.
• Yếu tố môi trường: Các điều kiện ngoài trời, bao gồm bóng đổ, bề mặt không bằng phẳng hoặc phông nền chuyển động, có thể ảnh hưởng đến tính nhất quán của phép đo.

Những điểm chính#

Các model Ultralytics YOLO và pose estimation đang giúp 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 pattern sải chân từ video thông thường, cung cấp insight rõ ràng về tư thế chạy. Những công cụ này giúp người chạy và huấn luyện viên phát hiện điểm kém hiệu quả, theo dõi tiến bộ và quản lý nguy cơ chấn thương theo thời gian thực.

Tìm hiểu thêm về AI bằng cách truy cập repository GitHub của chúng tôi và tham gia community. Xem các trang giải pháp để tìm hiểu về AI trong robotics và computer vision trong ngành ô tô. Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu với vision AI ngay hôm nay!