رسم خرائط الكائنات باستخدام VisionEye من Ultralytics YOLO26 🚀
ما هو رسم خرائط الكائنات VisionEye؟
يوفر Ultralytics YOLO26 VisionEye القدرة لأجهزة الكمبيوتر على تحديد وتعيين مواقع الكائنات، مما يحاكي دقة الملاحظة للعين البشرية. تُمكّن هذه الوظيفة أجهزة الكمبيوتر من تمييز كائنات محددة والتركيز عليها، تماماً مثل الطريقة التي تلاحظ بها العين البشرية التفاصيل من وجهة نظر معينة.
# Monitor objects position with visioneye
yolo solutions visioneye show=True
# Pass a source video
yolo solutions visioneye source="path/to/video.mp4"
# Monitor the specific classes
yolo solutions visioneye classes="[0, 5]"وسائط VisionEye
إليك جدول يحتوي على وسائط VisionEye:
| المعامل | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
model | str | None | مسار إلى ملف نموذج Ultralytics YOLO. |
vision_point | tuple[int, int] | (20, 20) | النقطة التي ستتتبع فيها الرؤية الكائنات وترسم المسارات باستخدام حل VisionEye. |
يمكنك أيضاً استخدام وسائط track متنوعة ضمن حل VisionEye:
| المعامل | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | يحدد خوارزمية التتبع المراد استخدامها، على سبيل المثال، bytetrack.yaml أو botsort.yaml. |
conf | float | 0.1 | يضبط عتبة الثقة للكشوف؛ القيم المنخفضة تسمح بتتبع المزيد من الكائنات ولكنها قد تتضمن نتائج إيجابية كاذبة. |
iou | float | 0.7 | يضبط عتبة التقاطع فوق الاتحاد (IoU) لتصفية الكشوف المتداخلة. |
classes | list | None | يصفي النتائج حسب فهرس الفئة. على سبيل المثال، classes=[0, 2, 3] يتتبع فقط الفئات المحددة. |
verbose | bool | True | يتحكم في عرض نتائج التتبع، مما يوفر مخرجات مرئية للكائنات المتتبعة. |
device | str | None | يحدد الجهاز للاستنتاج (على سبيل المثال، cpu، أو cuda:0 أو 0). يسمح للمستخدمين بالاختيار بين CPU، أو GPU محدد، أو أجهزة حوسبة أخرى لتنفيذ النموذج. |
علاوة على ذلك، يتم دعم بعض وسائط التصور، كما هو موضح أدناه:
| المعامل | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
show | bool | False | إذا كانت القيمة True، يتم عرض الصور أو مقاطع الفيديو المشروحة في نافذة. مفيد للحصول على تعليقات مرئية فورية أثناء التطوير أو الاختبار. |
line_width | int or None | None | يحدد عرض خط صناديق الإحاطة. إذا كانت القيمة None، يتم تعديل عرض الخط تلقائياً بناءً على حجم الصورة. يوفر تخصيصاً مرئياً للوضوح. |
show_conf | bool | True | يعرض درجة الثقة لكل اكتشاف بجانب التسمية. يعطي نظرة ثاقبة حول يقين النموذج لكل اكتشاف. |
show_labels | bool | True | يعرض تسميات لكل اكتشاف في المخرجات المرئية. يوفر فهماً فورياً للكائنات المكتشفة. |
كيف يعمل VisionEye
يعمل VisionEye عن طريق إنشاء نقطة رؤية ثابتة في الإطار ورسم خطوط من هذه النقطة إلى الكائنات المكتشفة. هذا يحاكي كيفية تركيز الرؤية البشرية على كائنات متعددة من نقطة رؤية واحدة. يستخدم الحل تتبع الكائنات للحفاظ على تحديد متسق للكائنات عبر الإطارات، مما ينشئ تمثيلاً مرئياً للعلاقة المكانية بين المراقب (نقطة الرؤية) والكائنات في المشهد.
تقوم طريقة process في فئة VisionEye بعدة عمليات رئيسية:
- استخراج المسارات (مربعات الإحاطة، الفئات، والأقنعة) من الصورة المدخلة
- إنشاء أداة تعليق توضيحي لرسم مربعات الإحاطة والتسميات
- لكل كائن مكتشف، يتم رسم تسمية مربع وإنشاء خط رؤية من نقطة الرؤية
- إرجاع الصورة المعلق عليها مع إحصائيات التتبع
هذا النهج مفيد بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب الوعي المكاني وتصور علاقات الكائنات، مثل أنظمة المراقبة، والملاحة الذاتية، والمنشآت التفاعلية.
تطبيقات VisionEye
لرسم خرائط كائنات VisionEye العديد من التطبيقات العملية عبر مختلف الصناعات:
- الأمن والمراقبة: مراقبة كائنات متعددة ذات أهمية من موضع كاميرا ثابت
- تحليلات البيع بالتجزئة: تتبع أنماط حركة العملاء فيما يتعلق بعروض المتاجر
- تحليل الرياضة: تحليل وضع اللاعبين وحركتهم من منظور المدرب
- المركبات ذاتية القيادة: تصور كيف "ترى" المركبة الكائنات في بيئتها وتعطيها الأولوية
- التفاعل بين الإنسان والحاسوب: إنشاء واجهات أكثر بديهية تستجيب للعلاقات المكانية
من خلال الجمع بين VisionEye وحلول Ultralytics الأخرى مثل حساب المسافة أو تقدير السرعة، يمكنك بناء أنظمة شاملة لا تكتفي بتتبع الكائنات فحسب، بل تفهم أيضاً علاقاتها المكانية وسلوكياتها.
ملاحظة
لأي استفسارات، لا تتردد في نشر أسئلتك في قسم مشكلات Ultralytics أو قسم المناقشة المذكور أدناه.
الأسئلة الشائعة
كيف أبدأ استخدام رسم خرائط الكائنات VisionEye مع Ultralytics YOLO26؟
لبدء استخدام رسم خرائط الكائنات VisionEye مع Ultralytics YOLO26، ستحتاج أولاً إلى تثبيت حزمة Ultralytics YOLO عبر pip. بعد ذلك، يمكنك استخدام نموذج الكود المقدم في التوثيق لإعداد اكتشاف الكائنات باستخدام VisionEye. إليك مثال بسيط للبدء:
import cv2
from ultralytics import solutions
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
# Video writer
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("vision-eye-mapping.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))
# Init vision eye object
visioneye = solutions.VisionEye(
show=True, # display the output
model="yolo26n.pt", # use any model that Ultralytics supports, e.g., YOLOv10
classes=[0, 2], # generate visioneye view for specific classes
)
# Process video
while cap.isOpened():
success, im0 = cap.read()
if not success:
print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
break
results = visioneye(im0)
print(results) # access the output
video_writer.write(results.plot_im) # write the video file
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows() # destroy all opened windowsلماذا يجب أن أستخدم Ultralytics YOLO26 لرسم خرائط الكائنات وتتبعها؟
يشتهر Ultralytics YOLO26 بسرعته، ودقة نتائجه، وسهولة تكامله، مما يجعله خياراً أول لرسم خرائط الكائنات وتتبعها. تشمل المزايا الرئيسية ما يلي:
- أداء متطور: يوفر دقة عالية في اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي.
- المرونة: يدعم مهاماً متنوعة مثل الاكتشاف، والتتبع، وحساب المسافة.
- المجتمع والدعم: توثيق شامل ومجتمع GitHub نشط لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها وإجراء التحسينات.
- سهولة الاستخدام: تبسّط API البديهية المهام المعقدة، مما يسمح بالنشر والتكرار السريع.
لمزيد من المعلومات حول التطبيقات والفوائد، تحقق من توثيق Ultralytics YOLO26.
كيف يمكنني دمج VisionEye مع أدوات تعلم الآلة الأخرى مثل Comet أو ClearML؟
يمكن لـ Ultralytics YOLO26 التكامل بسلاسة مع مختلف أدوات تعلم الآلة مثل Comet وClearML، مما يعزز تتبع التجارب والتعاون وقابلية التكرار. اتبع الأدلة التفصيلية حول كيفية استخدام YOLOv5 مع Comet ودمج YOLO26 مع ClearML للبدء.
لمزيد من الاستكشاف وأمثلة التكامل، تحقق من دليل تكاملات Ultralytics.