引体向上和俯卧撑的自动感知计数原理

     主要原理是通过 YOLO pose 模型检测视频中的人体关键点，提取特定的关键点（如右肩、右肘、右腕）计算角度变化，以监测动作的阶段（例如“向上”或“向下”）。当角度跨越预定义的阈值（如 down_angle 和 up_angle）时，系统自动记录完成一次动作的计数，并在实时视频流中标注动作阶段、角度和计数信息。这种方法结合了关键点检测、角度计算和阈值判断，实现了基于姿态的健身动作自动监测和统计功能。

主要通过姿势估计技术，实时、准确地跟踪人体关键点和关节位置。这使得系统能够提供即时的锻炼姿势反馈，跟踪锻炼进度，并测量性能指标，从而优化用户和教练的训练课程。其主要优势包括：

• 优化性能：根据监测数据定制锻炼计划，以获得更好的效果。
• 实现目标：跟踪和调整健身目标，以取得可衡量的进展。
• 个性化：根据个人数据定制锻炼计划，提高效率。
• 健康意识：及早发现可能存在的健康问题或训练过度的迹象。
• 知情决策：以数据为依据，调整训练方案并设定现实目标。

在实际应用中，Ultralytics YOLO11 可用于监测多种锻炼形式，如俯卧撑、引体向上等。通过分析特定关键点的角度变化，系统能够准确计数和评估每次动作的质量。例如，在俯卧撑监测中，系统会关注手腕、肘部和肩部的关键点，计算上升和下降的角度，以确定动作的完成度。

AIGym 类用于初始化锻炼监测功能，kpts 参数指定用于监测特定锻炼的关键点索引，model 参数指定姿势估计模型的路径。通过读取视频帧并调用 gym.monitor(im0)，系统可以对每一帧进行姿势分析，并将结果保存到输出视频中。

Ultralytics YOLO11 的锻炼监测功能为用户提供了一个强大的工具，用于实时评估和改进锻炼质量，确保训练的有效性和安全性。

流程图描述：

Start（开始）
流程从“开始”节点启动。

Input Video/Camera Stream（输入视频或摄像头流）
系统接收视频文件或实时摄像头数据作为输入。

Load Pose Estimation Model (YOLO11)（加载姿势估计模型 YOLO11）
加载用于姿势估计的 YOLO11 模型，准备对关键点进行分析。

Is Frame Processed?（是否处理当前帧？）
检查当前视频帧是否已处理。

如果“否”，进入下一步：Process Next Frame。如果“是”，并且所有帧已处理完毕，则流程结束。

Process Next Frame（处理下一帧）
处理当前帧中的人体姿势和动作，分析关键点数据。​​​​​​​

Analyze Keypoints for Exercise Monitoring（分析关键点以监测锻炼）
对关键点进行深度分析，用于识别和评估锻炼动作（例如俯卧撑、引体向上等）。​​​​​​​

Output Analyzed Video（输出分析结果视频）
将带有分析结果的视频输出，标注关键点和动作质量。​​​​​​​

End（结束）
流程完成。

关键点说明：

• 实时性：通过 YOLO11 姿势估计模型，实现对视频流的实时分析。
• 动作监测：系统可以分析特定动作（如俯卧撑）的完成质量，并提供反馈。
• 数据输出：分析结果可视化输出，便于用户查看动作质量和进度。

典型工作流程

初始化：

1. 加载模型和预设参数，准备处理视频流或图像帧。

实时监测

1. 对输入帧进行关键点检测和角度计算。根据动作逻辑切换阶段并更新计数。

可视化反馈：

在输出图像上绘制分析结果，包括角度、计数和阶段。

输出：

1. 返回处理后的图像供用户查看或保存。

在 AIGym 的代码中，kpts（keypoints）表示用于角度计算的关键点索引。[6, 8, 10] 通常是基于人体姿态关键点的索引值，具体对应哪些关键点需要参考 YOLO Pose 模型中关键点的定义。

以下是 YOLO Pose 模型中常见的关键点索引定义（以 COCO 数据集为例）：

索引值	关键点
0	鼻子
1	左眼
2	右眼
3	左耳
4	右耳
5	左肩
6	右肩
7	左肘
8	右肘
9	左手腕
10	右手腕
11	左臀
12	右臀
13	左膝
14	右膝
15	左脚踝
16	右脚踝

根据索引 [6, 8, 10] 的对应关键点

1. 6：右肩 (Right Shoulder)
2. 8：右肘 (Right Elbow)
3. 10：右手腕 (Right Wrist)

这些点通常用于检测右侧手臂的动作。例如，用来计算右臂的角度（如俯卧撑、引体向上等）。

具体资源链接为：https://download.csdn.net/download/m0_68894275/90255399