TrackZone باستخدام Ultralytics YOLO26#
ما هو TrackZone؟#
يتخصص TrackZone في مراقبة الكائنات داخل مناطق محددة من الإطار بدلًا من الإطار بأكمله. وبُني على Ultralytics YOLO26، وهو يدمج بين اكتشاف الكائنات والتتبع داخل المناطق تحديدًا لمقاطع الفيديو وتغذية الكاميرات المباشرة. وتجعل خوارزميات YOLO26 المتقدمة وتقنيات التعلم العميق منه خيارًا مثاليًا لحالات الاستخدام في الوقت الفعلي، إذ يوفر تتبعًا دقيقًا وفعالًا للكائنات في تطبيقات مثل مراقبة الحشود والمراقبة الأمنية.
Watch: How to Track Objects in Region using Ultralytics YOLO26 | TrackZone 🚀
مزايا تتبع الكائنات داخل المناطق (TrackZone)#
- التحليل الموجَّه: يتيح تتبع الكائنات داخل مناطق محددة الحصول على رؤى أكثر تركيزًا، مما يمكّن من المراقبة والتحليل الدقيقين للمناطق محل الاهتمام، مثل نقاط الدخول أو المناطق المحظورة.
- تقليل عبء العمل اللاحق: من خلال تجاهل الكائنات الموجودة خارج المنطقة، يزيل TrackZone الاكتشافات غير ذات الصلة، وبذلك يقل عدد الكائنات التي يجب عدّها أو تسجيلها أو إصدار تنبيهات بشأنها في المنطق الذي تبنيه فوقه. ولا يزال الاكتشاف يُنفَّذ على إطار مقنّع بالحجم الكامل بدلًا من اقتصاص ضيق للمنطقة، لذا تتمثل الفائدة في الحصول على مخرجات أنظف وأكثر تركيزًا، لا في تسريع استدلال النموذج.
- أمان محسّن: يحسّن التتبع القائم على المناطق المراقبةَ الأمنية من خلال مراقبة المناطق المهمة، والمساعدة في الكشف المبكر عن الأنشطة غير المعتادة أو الخروقات الأمنية.
- حلول قابلة للتوسع: تجعل القدرة على التركيز على مناطق محددة TrackZone قابلًا للتكيّف مع سيناريوهات متنوعة، بدءًا من مساحات البيع بالتجزئة ووصولًا إلى البيئات الصناعية، مع ضمان التكامل السلس وقابلية التوسع.
التطبيقات الواقعية#
| الزراعة | النقل |
|---|---|
 |  |
| تتبع النباتات في الحقل باستخدام Ultralytics YOLO26 | تتبع المركبات على الطريق باستخدام Ultralytics YOLO26 |
# Run a trackzone example
yolo solutions trackzone show=True
# Pass a source video
yolo solutions trackzone source="path/to/video.mp4" show=True
# Pass region coordinates
yolo solutions trackzone show=True region="[(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]"يعتمد TrackZone على قائمة region لمعرفة الجزء من الإطار الذي ينبغي مراقبته. عرّف المضلع بحيث يطابق المنطقة الفعلية التي تهمك (الأبواب والبوابات وما إلى ذلك)، وأبقِ show=True مفعّلًا أثناء الإعداد حتى تتمكن من التحقق من محاذاة التراكب مع تغذية الفيديو.
- كل إدخال في
regionهو إحداثي بكسل من النوع(x, y)في إطار الفيديو. أدرج النقاط بالترتيب الذي ينبغي توصيلها به حول محيط المنطقة التي تريد مراقبتها. - ترتبط الإحداثيات بدقة الإطار، لذا لن تتطابق منطقة مُحددة لتغذية بدقة 1280×720 مع تغذية بدقة 640×480. أبقِ
show=Trueأثناء الإعداد حتى تتمكن من التأكد من تطابق التراكب مع تغذيتك. - يختزل
TrackZoneالنقاط إلى غلافها المحدب، لذا يُبسَّط الشكل المقعّر إلى أصغر مضلع محدب يحتوي على جميع نقاطه. بالنسبة إلى الأشكال غير المحدبة أو المناطق المنفصلة المتعددة، استخدم حل RegionCounter بدلًا من ذلك. - إذا حذفت
regionبالكامل، فسيُستخدم نطاق افتراضي من[(75, 75), (565, 75), (565, 285), (75, 285)].
وسيطات TrackZone#
إليك جدولًا بوسيطات TrackZone:
| الوسيطة | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
model | str | None | المسار إلى ملف نموذج Ultralytics YOLO. |
region | list أو dict | None | النقاط التي تحدد منطقة الاهتمام، إما على شكل قائمة من صفوف (x, y) أو قاموس يربط أسماء المناطق بقوائم النقاط لمناطق متعددة (RegionCounter فقط). عندما تكون قيمة None، تعود الحلول التي تتطلب منطقة إلى إعداد افتراضي محدد مسبقًا. |
line_width | int | 2 | سُمك الخط للصناديق والنقاط الرئيسية والأعداد التي يرسمها الحل. |
verbose | bool | True | يمكّن سجل الحل لكل إطار، والذي يتضمن شكل الإدخال وأعداد الفئات وسرعة المعالجة. ويظل استدعاء التتبع نفسه صامتًا دائمًا. |
يتضمن حل TrackZone دعم معلمات track:
| الوسيطة | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | يحدد خوارزمية التتبع المراد استخدامها. الخيارات المضمنة: botsort.yaml وbytetrack.yaml وocsort.yaml وdeepocsort.yaml وfasttrack.yaml وtracktrack.yaml. |
conf | float | 0.25 | يضبط عتبة الثقة للاكتشافات؛ إذ تتيح القيم الأقل تتبع مزيد من الكائنات، لكنها قد تتضمن إيجابيات كاذبة. |
iou | float | 0.7 | يضبط عتبة التقاطع على الاتحاد (IoU) لتصفية الاكتشافات المتداخلة. |
classes | list | None | يصفّي النتائج حسب فهرس الفئة. على سبيل المثال، لا يتتبع classes=[0, 2, 3] سوى الفئات المحددة. |
device | str | None | يحدد الجهاز المستخدم للاستدلال (مثل cpu أو cuda:0 أو 0). ويتيح للمستخدمين الاختيار بين CPU أو GPU محدد أو أجهزة حوسبة أخرى لتنفيذ النموذج. |
imgsz | int or tuple | 640 | حجم صورة الاستدلال المستهدفة: عدد صحيح لشكل مربع أو زوج (height, width). يتم ضبط الأشكال لتتناسب مع خطوة النموذج. |
max_det | int | 300 | الحد الأقصى لعدد الاكتشافات المحتفظ بها لكل إطار قبل التتبع، مما يحد من الكائنات التي يعالجها الحل في المشاهد المزدحمة. |
quantize | int or str | None | دقة الاستدلال: 16 (FP16) أو 32/غير محدد (FP32) لنموذجي PyTorch وTorchScript؛ بينما تحسب التنسيقات الأخرى بالدقة التي تحددها ملفاتها ومحيط تشغيلها. يحل محل علامة half المهملة. |
علاوة على ذلك، تتوفر خيارات التصور التالية:
| الوسيطة | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
show | bool | False | إذا كانت قيمة True، يعرض الصور أو مقاطع الفيديو المشروحة في نافذة. ويفيد ذلك في الحصول على ملاحظات مرئية فورية أثناء التطوير أو الاختبار. |
show_conf | bool | True | يعرض درجة الثقة لكل كشف إلى جانب التسمية. ويوفر لمحة عن مدى يقين النموذج بشأن كل كشف. |
show_labels | bool | True | يعرض تسميات كل كشف في المخرجات المرئية. ويوفر فهمًا فوريًا للكائنات المكتشفة. |
عدّ الكائنات داخل المنطقة#
يعيد كل استدعاء للمتتبّع كائنًا من النوع SolutionResults، وتحمل السمة total_tracks فيه عدد الكائنات التي يجري تتبعها حاليًا داخل المنطقة. اقرأ هذه القيمة في كل إطار لمراقبة الإشغال المباشر، مثلًا لتسجيل مدى ازدحام نقطة دخول أو منطقة محظورة:
import cv2
from ultralytics import solutions
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]
trackzone = solutions.TrackZone(show=False, region=region_points, model="yolo26n.pt")
while cap.isOpened():
success, im0 = cap.read()
if not success:
break
results = trackzone(im0)
print(f"Objects currently in zone: {results.total_tracks}") # live zone occupancy
cap.release()الأسئلة الشائعة#
يُعد تتبع الكائنات في منطقة أو نطاق محدد من إطار فيديو أمرًا مباشرًا باستخدام Ultralytics YOLO26. ما عليك سوى استخدام الأمر الوارد أدناه لبدء التتبع. يضمن هذا النهج تحليلًا فعالًا ونتائج دقيقة، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات مثل المراقبة الأمنية وإدارة الحشود أو أي سيناريو يتطلب تتبعًا قائمًا على المناطق.
yolo solutions trackzone source="path/to/video.mp4" show=Trueباستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية، يمكنك إعداد تتبع للكائنات في مناطق محددة، مما يسهل دمجه في مشاريعك.
import cv2 from ultralytics import solutions cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4") assert cap.isOpened(), "Error reading video file" w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS)) video_writer = cv2.VideoWriter("trackzone_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h)) trackzone = solutions.TrackZone( show=True, region=[(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)], model="yolo26n.pt" ) while cap.isOpened(): success, im0 = cap.read() if not success: break results = trackzone(im0) video_writer.write(results.plot_im) cap.release() video_writer.release() cv2.destroyAllWindows()يُعد إعداد نقاط المنطقة لمعالجة الفيديو باستخدام Ultralytics TrackZone أمرًا بسيطًا وقابلًا للتخصيص. يمكنك تحديد المناطق وضبطها مباشرةً من خلال برنامج نصي في Python، مما يتيح تحكمًا دقيقًا في المناطق التي تريد مراقبتها.
# Define region points region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)] # Initialize trackzone trackzone = solutions.TrackZone( show=True, # display the output region=region_points, # pass region points )تذكّر أن
TrackZoneيختزل النقاط إلى غلافها المحدب، لذا أدرجها بالترتيب حول محيط المنطقة التي تريد مراقبتها.تعمل الحلول الثلاثة مع المناطق، لكنها تجيب عن أسئلة مختلفة:
الحل استخدمه من أجل المخرجات المعتادة TrackZone تتبع الكائنات ومراقبة الإشغال المباشر داخل منطقة محدبة واحدة المعرّفات المتتبَّعة و total_tracksللمنطقةObjectCounter عدّ الكائنات التي تعبر خطًا أو تدخل منطقة وتغادرها العدد التراكمي لحالات الدخول والخروج RegionCounter عدّ الكائنات الموجودة داخل منطقة عشوائية واحدة أو أكثر (بما في ذلك المناطق غير المحدبة) أعداد الكائنات لكل منطقة اختر TrackZone عندما تريد تتبعًا مستمرًا داخل منطقة واحدة، واختر RegionCounter عندما تحتاج إلى مناطق متعددة أو شكل غير محدب.