عد الكائنات في مناطق مختلفة باستخدام Ultralytics YOLOv8 🚀

ما هو عد الكائنات في المناطق؟

عد الكائنات في المناطق التي تحتوي على Ultralytics YOLOv8 يتضمن تحديد عدد الكائنات بدقة داخل مناطق محددة باستخدام رؤية الكمبيوتر المتقدمة. هذا النهج ذو قيمة لتحسين العمليات وتعزيز الأمان وتحسين الكفاءة في التطبيقات المختلفة.

شاهد: Ultralytics YOLOv8 عد الكائنات في مناطق متعددة ومتحركة

مزايا عد الكائنات في المناطق؟

• الدقة والدقة: يضمن عد الكائنات في المناطق ذات الرؤية الحاسوبية المتقدمة أعدادا دقيقة ودقيقة ، مما يقلل من الأخطاء المرتبطة غالبا بالعد اليدوي.
• تحسين الكفاءة: يعمل عد الكائنات الآلي على تحسين الكفاءة التشغيلية ، وتوفير نتائج في الوقت الفعلي وتبسيط العمليات عبر التطبيقات المختلفة.
• براعة والتطبيق: إن تعدد استخدامات عد الأشياء في المناطق يجعلها قابلة للتطبيق عبر مختلف المجالات ، من التصنيع والمراقبة إلى مراقبة حركة المرور ، مما يساهم في فائدتها وفعاليتها على نطاق واسع.

تطبيقات العالم الحقيقي

التجزئه	شوارع السوق
الأشخاص الذين يعدون في مناطق مختلفة باستخدام Ultralytics YOLOv8	عد الحشود في مناطق مختلفة باستخدام Ultralytics YOLOv8

خطوات الجري

الخطوة 1: تثبيت المكتبات المطلوبة

ابدأ باستنساخ Ultralytics المستودع وتثبيت التبعيات والانتقال إلى الدليل المحلي باستخدام الأوامر المتوفرة في الخطوة 2.

# Clone Ultralytics repo
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

# Navigate to the local directory
cd ultralytics/examples/YOLOv8-Region-Counter

الخطوة 2: تشغيل عد المنطقة باستخدام Ultralytics YOLOv8

قم بتنفيذ الأوامر الأساسية التالية للاستدلال.

# Save results
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --save-img

# Run model on CPU
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --device cpu

# Change model file
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --weights "path/to/model.pt"

# Detect specific classes (e.g., first and third classes)
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --classes 0 2

# View results without saving
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --view-img

الحجج الاختيارية

التعليقات