Link to this sectionGeschwindigkeitsschätzung mit Ultralytics YOLO26 🚀#

Link to this sectionWas ist Geschwindigkeitsschätzung?#

Geschwindigkeitsschätzung ist der Prozess der Berechnung der Bewegungsgeschwindigkeit eines Objekts innerhalb eines bestimmten Kontextes und wird häufig in Computer Vision-Anwendungen eingesetzt. Mit Ultralytics YOLO26 kannst du nun die Geschwindigkeit von Objekten mittels Objektverfolgung zusammen mit Entfernungs- und Zeitdaten berechnen, was für Aufgaben wie Verkehrsüberwachung und Sicherheit entscheidend ist. Die Genauigkeit der Geschwindigkeitsschätzung beeinflusst direkt die Effizienz und Zuverlässigkeit verschiedener Anwendungen und ist somit eine Schlüsselkomponente für die Weiterentwicklung intelligenter Systeme und Echtzeit-Entscheidungsprozesse.

Link to this sectionVorteile der Geschwindigkeitsschätzung#

• Effiziente Verkehrssteuerung: Eine genaue Geschwindigkeitsschätzung hilft dabei, den Verkehrsfluss zu managen, die Sicherheit zu erhöhen und Staus auf Straßen zu reduzieren.
• Präzise autonome Navigation: In autonomen Systemen wie selbstfahrenden Autos sorgt eine zuverlässige Geschwindigkeitsschätzung für eine sichere und genaue Fahrzeugnavigation.
• Verbesserte Überwachungssicherheit: Die Geschwindigkeitsschätzung in der Überwachungsanalyse hilft, ungewöhnliches Verhalten oder potenzielle Bedrohungen zu identifizieren, was die Effektivität von Sicherheitsmaßnahmen verbessert.

Link to this sectionPraxisanwendungen#

Transportwesen	Transportwesen
Geschwindigkeitsschätzung auf der Straße mit Ultralytics YOLO26	Geschwindigkeitsschätzung auf einer Brücke mit Ultralytics YOLO26

# Run a speed example
yolo solutions speed show=True

# Pass a source video
yolo solutions speed source="path/to/video.mp4"

# Adjust meter per pixel value based on camera configuration
yolo solutions speed meter_per_pixel=0.05

Link to this sectionSpeedEstimator-Argumente#

Hier ist eine Tabelle mit den SpeedEstimator-Argumenten:

Die SpeedEstimator-Lösung ermöglicht die Verwendung von track-Parametern:

Zusätzlich werden die folgenden Visualisierungsoptionen unterstützt:

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionWie schätze ich die Objektgeschwindigkeit mit Ultralytics YOLO26?#

Das Schätzen der Objektgeschwindigkeit mit Ultralytics YOLO26 beinhaltet die Kombination von Objekterkennung und Tracking-Techniken. Zuerst musst du Objekte in jedem Frame mit dem YOLO26-Modell erkennen. Dann verfolgst du diese Objekte über Frames hinweg, um ihre Bewegung über die Zeit zu berechnen. Schließlich verwendest du die vom Objekt zwischen den Frames zurückgelegte Distanz und die Bildrate, um dessen Geschwindigkeit zu schätzen.

Beispiel:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
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("speed_estimation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Initialize SpeedEstimator
speedestimator = solutions.SpeedEstimator(
    model="yolo26n.pt",
    show=True,
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        break
    results = speedestimator(im0)
    video_writer.write(results.plot_im)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

Für weitere Details siehe unseren offiziellen Blogbeitrag.

Link to this sectionWas sind die Vorteile der Verwendung von Ultralytics YOLO26 für die Geschwindigkeitsschätzung im Verkehrsmanagement?#

Die Verwendung von Ultralytics YOLO26 für die Geschwindigkeitsschätzung bietet signifikante Vorteile im Verkehrsmanagement:

• Erhöhte Sicherheit: Schätze Fahrzeuggeschwindigkeiten genau ein, um überhöhte Geschwindigkeit zu erkennen und die Verkehrssicherheit zu verbessern.
• Echtzeitüberwachung: Profitiere von der Echtzeit-Objekterkennungsfähigkeit von YOLO26, um den Verkehrsfluss und Staus effektiv zu überwachen.
• Skalierbarkeit: Setze das Modell auf verschiedenen Hardware-Setups ein, von Edge-Geräten bis hin zu Servern, was flexible und skalierbare Lösungen für groß angelegte Implementierungen gewährleistet.

Für weitere Anwendungen siehe Vorteile der Geschwindigkeitsschätzung.

Link to this sectionKann YOLO26 mit anderen KI-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch integriert werden?#

Ja, YOLO26 kann mit anderen KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch integriert werden. Ultralytics bietet Unterstützung für den Export von YOLO26-Modellen in verschiedene Formate wie ONNX, TensorRT und CoreML, was eine reibungslose Interoperabilität mit anderen ML-Frameworks sicherstellt.

Um ein YOLO26-Modell in das ONNX-Format zu exportieren:

yolo export model=yolo26n.pt format=onnx

Erfahre mehr über den Export von Modellen in unserem Export-Leitfaden.

Link to this sectionWie genau ist die Geschwindigkeitsschätzung mit Ultralytics YOLO26?#

Die Genauigkeit der Geschwindigkeitsschätzung mit Ultralytics YOLO26 hängt von mehreren Faktoren ab, darunter die Qualität der Objektverfolgung, die Auflösung und Bildrate des Videos sowie Umgebungsbedingungen. Während der Geschwindigkeitsschätzer zuverlässige Werte liefert, ist er aufgrund von Schwankungen bei der Frame-Verarbeitungsgeschwindigkeit und Objektverdeckungen möglicherweise nicht zu 100 % genau.

Hinweis: Berücksichtige immer einen Fehlertoleranzbereich und validiere die Schätzungen nach Möglichkeit mit Ground-Truth-Daten.

Für weitere Tipps zur Verbesserung der Genauigkeit, schau dir den Abschnitt zu den SpeedEstimator-Argumenten an.