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Come utilizzare Ultralytics YOLO11 per la stima della posa
Scopri come utilizzare il modello Ultralytics YOLO11 per una stima accurata della posa. Tratteremo l'inferenza in tempo reale e la formazione di modelli personalizzati per varie applicazioni.
La stima della posa è una tecnica di computer vision utilizzata per analizzare la posa di una persona o di un oggetto in un'immagine o in un video. I modelli di apprendimento profondo come YOLO11 possono identificare, localizzare e tracciare i punti chiave di un determinato oggetto o persona. Per gli oggetti, questi puntichiave possono includere angoli, bordi o segni distinti sulla superficie, mentre per gli esseri umani rappresentano le articolazioni principali come il gomito, il ginocchio o la spalla.
La stima della posa è unica e più complessa rispetto ad altre attività di computer vision come il rilevamento degli oggetti. Mentre il rilevamento degli oggetti individua gli oggetti in un'immagine disegnando un riquadro intorno ad essi, la stima della posa va oltre, prevedendo le posizioni esatte dei punti chiave dell'oggetto.
Figura 2. Utilizzo di YOLO11 per rilevare e stimare la posa delle persone in un ufficio.
Per quanto riguarda la stima della posa, esistono due modi principali di operare: bottom-up e top-down. L'approccio bottom-up rileva i singoli punti chiave e li raggruppa in scheletri, mentre l'approccio top-down si concentra sul rilevamento degli oggetti e sulla stima dei punti chiave al loro interno.
YOLO11 combina i punti di forza dei metodi top-down e bottom-up. Come l'approccio bottom-up, mantiene le cose semplici e veloci senza dover raggruppare manualmente i punti chiave. Allo stesso tempo, sfrutta l'accuratezza del metodo top-down individuando le persone e stimando le loro pose in un unico passaggio.
Casi d'uso della stima della posa per YOLO11
Le versatili capacità di YOLO11 per la stima della posa aprono una vasta gamma di applicazioni possibili in molti settori. Diamo un'occhiata più da vicino ad alcuni casi d'uso di YOLO11 per la stima della posa.
Stima della posa in tempo reale con YOLO11: migliorare la sicurezza dei lavoratori
La sicurezza è un aspetto importante di qualsiasi progetto edile. Questo è particolarmente vero perché, statisticamente, i cantieri edili registrano un numero maggiore di infortuni sul lavoro. Nel 2021, circa il 20% di tutti gli infortuni mortali legati al lavoro si sono verificati nei cantieri o nelle loro vicinanze. Con rischi quotidiani come le attrezzature pesanti e gli impianti elettrici, le misure di sicurezza sono essenziali per mantenere i lavoratori al sicuro. I metodi tradizionali, come l'uso di cartelli, barricate e il monitoraggio manuale da parte dei supervisori, non sono sempre efficaci e spesso sottraggono i supervisori a compiti più critici.
L'intelligenza artificiale può intervenire per migliorare la sicurezza e ridurre il rischio di incidenti utilizzando un sistema di monitoraggio dei lavoratori basato sulla stima della posa. Ultralytics YOLO11 modelli possono essere utilizzati per tracciare i movimenti e le posture dei lavoratori. È possibile individuare rapidamente qualsiasi rischio potenziale, come la presenza di lavoratori troppo vicini ad attrezzature pericolose o l'esecuzione di compiti non corretti. Se viene rilevato un rischio, i supervisori possono essere avvisati o un allarme può avvertire il lavoratore. Un sistema di monitoraggio continuo può rendere i cantieri più sicuri, essendo sempre alla ricerca di pericoli e proteggendo i lavoratori.
Figura 3. Un esempio di stima della posa in un cantiere edile utilizzando YOLO11.
Stima della posa con YOLO11 per il monitoraggio del bestiame
Gli agricoltori e i ricercatori possono utilizzare il sito YOLO11 per studiare il movimento e il comportamento degli animali da allevamento, come i bovini, per individuare i primi segni di malattie come la zoppia. La zoppia è una condizione in cui un animale fatica a muoversi correttamente a causa del dolore alle zampe o ai piedi. Nei bovini, malattie come la zoppia non solo influiscono sulla loro salute e sul loro benessere, ma comportano anche problemi di produzione negli allevamenti. Gli studi dimostrano che la zoppia colpisce tra l'8% dei bovini nei sistemi basati sul pascolo e tra il 15% e il 30% nei sistemi confinati in tutto il settore lattiero-caseario mondiale. Individuare e affrontare precocemente la zoppia può aiutare a migliorare il benessere degli animali e a ridurre le perdite di produzione associate a questa condizione.
YOLO11Le funzioni di stima della posa possono aiutare gli allevatori a seguire i modelli di andatura dell'animale e a identificare rapidamente eventuali anomalie che potrebbero segnalare problemi di salute, come problemi alle articolazioni o infezioni. Individuare tempestivamente questi problemi consente un trattamento più rapido, riducendo il disagio degli animali e aiutando gli allevatori a evitare perdite economiche.
I sistemi di monitoraggio con intelligenza artificiale possono anche aiutare ad analizzare il comportamento a riposo, le interazioni sociali e i modelli di alimentazione. Gli allevatori possono anche utilizzare la stima della posa per ottenere osservazioni sui segni di stress o aggressività. Queste informazioni possono essere utilizzate per migliorare le condizioni di vita degli animali e aumentare il loro benessere.
Figura 4. Visualizzazione della stima della posa della mucca.
Casi di utilizzo di YOLO11 nel settore del fitness
La stima delle pose può anche aiutare le persone a migliorare la propria postura in tempo reale mentre si allenano. Con YOLO11, gli istruttori di palestra e di yoga possono monitorare e seguire i movimenti del corpo delle persone che si allenano, concentrandosi su punti chiave come le articolazioni e gli arti per valutare la loro postura. I dati raccolti possono essere confrontati con le pose e le tecniche di allenamento ideali e gli istruttori possono ricevere avvisi se qualcuno esegue un movimento in modo scorretto, aiutando a prevenire gli infortuni.
Figura 5. Uso della stima della posa per analizzare un allenamento.
Ad esempio, durante una lezione di yoga, la stima della posa può aiutare a monitorare se tutti gli studenti mantengono un equilibrio e un allineamento corretti. Le applicazioni mobili integrate con la computer vision e la stima della postura possono rendere il fitness più accessibile a chi si allena a casa o a chi non ha accesso a personal trainer. Questo feedback continuo e in tempo reale aiuta gli utenti a migliorare la loro tecnica e a raggiungere i loro obiettivi di fitness, riducendo al contempo il rischio di lesioni.
Prova la stima della posa in tempo reale con il modello YOLO11
Ora che abbiamo esplorato cos'è la stima della posa e abbiamo discusso alcune delle sue applicazioni. Vediamo come provare la stima della posa con il nuovo modello YOLO11 . Per iniziare, ci sono due modi comodi per farlo: utilizzando il pacchetto Ultralytics Python o attraverso Ultralytics HUB. Vediamo entrambe le opzioni.
Eseguire inferenze utilizzando YOLO11
L'esecuzione di un'inferenza implica che il modello YOLO11 elabori nuovi dati al di fuori dei suoi set di addestramento e utilizzi i modelli appresi per fare previsioni basate su tali dati. Puoi eseguire inferenze attraverso il codice del pacchetto Ultralytics Python . Tutto ciò che devi fare per iniziare è installare il pacchetto Ultralytics utilizzando pip, conda o Docker. Se incontri qualche difficoltà durante l'installazione, la nostra Guida ai problemi comuni ti offre utili suggerimenti per la risoluzione dei problemi.
Una volta installato il pacchetto con successo, il codice seguente spiega come caricare un modello e utilizzarlo per prevedere le pose degli oggetti in un'immagine.
Figura 6. Uno snippet di codice che mostra l'esecuzione di inferenze con YOLO11.
Addestramento di un modello personalizzato YOLO11
Supponiamo che tu stia lavorando a un progetto di computer vision e che tu abbia un set di dati specifico per una particolare applicazione che prevede la stima della posa. A questo punto puoi mettere a punto e addestrare un modello YOLO11 personalizzato per adattarlo alla tua applicazione. Ad esempio, puoi utilizzare un set di dati di punti chiave per analizzare e comprendere la posa di una tigre nelle immagini, identificando le caratteristiche chiave come la posizione degli arti, della testa e della coda.
Puoi utilizzare il seguente frammento di codice per caricare e addestrare un modello di stima della posa di YOLO11 . Il modello può essere costruito a partire da una configurazione YAML oppure puoi caricare un modello pre-addestrato per l'addestramento. Questo script ti permette anche di trasferire i pesi e di iniziare l'addestramento del modello utilizzando un set di dati specificato, come ad esempio il set di dati COCO per la stima della posa.
Figura 7. Formazione personalizzata YOLO11.
Utilizzando il modello personalizzato appena addestrato, puoi eseguire inferenze su immagini inedite relative alla tua soluzione di computer vision. Il modello addestrato può anche essere convertito in altri formati utilizzando la modalità di esportazione.
Prova YOLO11 su Ultralytics HUB
Finora abbiamo analizzato i metodi per utilizzare YOLO11 che richiedono alcune conoscenze di base di codifica. Se non è quello che stai cercando o non hai dimestichezza con la codifica, c'è un'altra opzione: Ultralytics HUB. Ultralytics HUB è una piattaforma facile da usare, progettata per semplificare il processo di formazione e distribuzione dei modelli di YOLO . HUB ti permette di gestire facilmente i dataset, di addestrare i modelli e di distribuirli senza bisogno di competenze tecniche.
Per eseguire inferenze sulle immagini, puoi creare un account, navigare nella sezione "Modelli" e scegliere il modello di stima della posa di YOLO11 che ti interessa. Nella sezione di anteprima, puoi caricare un'immagine e visualizzare i risultati della previsione, come mostrato di seguito.
Figura 8. Stima della posa su Ultralytics HUB con YOLO11.
YOLO11 I progressi nel rilevamento della posa umana
Ultralytics YOLO11 offre soluzioni accurate e flessibili per compiti come la stima della posa in un'ampia gamma di applicazioni. Dal miglioramento della sicurezza dei lavoratori nei cantieri edili al monitoraggio della salute del bestiame e all'assistenza nella correzione della postura nelle routine di fitness, YOLO11 offre precisione e feedback in tempo reale grazie a una tecnologia avanzata di visione artificiale.
La sua versatilità, con molteplici varianti di modello e la possibilità di personalizzare la formazione per casi d'uso specifici, lo rende uno strumento molto prezioso per sviluppatori e aziende. Che si tratti di codificare con il pacchetto Ultralytics Python o di utilizzare l'HUB Ultralytics per un'implementazione più semplice, YOLO11 rende la stima della posa accessibile e d'impatto.
Per saperne di più, visita il nostro repository GitHub e partecipa alla nostra comunità. Esplora le applicazioni dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero e agricolo sulle nostre pagine dedicate alle soluzioni. 🚀
