Ultralytics Lösungen: Nutzen Sie YOLO11 zur Lösung von Problemen der realen Welt

Ultralytics Die Lösungen bieten innovative Anwendungen für YOLO Modelle und bieten praktische Lösungen wie Objektzählung, Unschärfe und Sicherheitssysteme, die die Effizienz und Genauigkeit in verschiedenen Branchen verbessern. Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von YOLO11 für praktische, wirkungsvolle Implementierungen.

Beobachten: How to Run Ultralytics Solutions from the Command Line (CLI) | Ultralytics YOLO11 🚀

Lösungen

Hier ist unsere Liste von Ultralytics Lösungen, die für die Erstellung von Computer Vision Projekten verwendet werden können.

Objektzählung 🚀: Lernen Sie, mit YOLO11 Objekte in Echtzeit zu zählen. Erwerben Sie das Know-how, um Objekte in Live-Videostreams genau zu zählen.
Objektbeschneidung 🚀: Master Object Cropping mit YOLO11 für die präzise Extraktion von Objekten aus Bildern und Videos.
Objekt-Weichzeichnung 🚀: Wenden Sie Objektunschärfe mit YOLO11 an, um die Privatsphäre bei der Bild- und Videobearbeitung zu schützen.
Überwachung von Trainingseinheiten 🚀: Entdecken Sie, wie Sie Ihr Training mit YOLO11 überwachen können. Lernen Sie, verschiedene Fitnessroutinen in Echtzeit zu verfolgen und zu analysieren.
Zählen von Objekten in Regionen 🚀: Zählen Sie Objekte in bestimmten Regionen mit YOLO11 für eine genaue Erkennung in verschiedenen Bereichen.
Sicherheitsalarmanlage 🚀: Erstellen Sie mit YOLO11 ein Sicherheitsalarmsystem, das bei der Erkennung neuer Objekte einen Alarm auslöst. Passen Sie das System an Ihre speziellen Bedürfnisse an.
Heatmaps 🚀: Nutzen Sie Erkennungs-Heatmaps, um die Datenintensität in einer Matrix zu visualisieren und klare Einblicke in Computer-Vision-Aufgaben zu erhalten.
Instanzsegmentierung mit Objektverfolgung 🚀 NEU: Implementieren Sie Instanzsegmentierung und Objektverfolgung mit YOLO11 , um präzise Objektgrenzen und kontinuierliche Überwachung zu erreichen.
VisionEye View Objects Mapping 🚀: Entwicklung von Systemen, die den Fokus des menschlichen Auges auf bestimmte Objekte nachahmen und so die Fähigkeit des Computers verbessern, Details zu erkennen und zu priorisieren.
Schätzung der Geschwindigkeit 🚀: Schätzung der Objektgeschwindigkeit mithilfe von YOLO11 und Objektverfolgungstechniken, die für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge und Verkehrsüberwachung von entscheidender Bedeutung sind.
Abstandsberechnung 🚀: Berechnung von Entfernungen zwischen Objekten mit Hilfe von Bounding-Box-Schwerpunkten in YOLO11, wichtig für die räumliche Analyse.
Verwaltung von Warteschlangen 🚀: Implementieren Sie effiziente Systeme zur Verwaltung von Warteschlangen, um die Wartezeiten zu minimieren und die Produktivität zu verbessern ( YOLO11).
Parkraummanagement 🚀: Organisieren und lenken Sie den Fahrzeugfluss in Parkbereichen mit YOLO11 und optimieren Sie so die Raumnutzung und das Nutzererlebnis.
Analytik 📊: Führen Sie umfassende Datenanalysen durch, um Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, indem Sie YOLO11 für beschreibende, prädiktive und präskriptive Analysen nutzen.
Live-Inferenz mit Streamlit 🚀: Nutzen Sie die Leistung von YOLO11 für die Objekterkennung in Echtzeit direkt über Ihren Webbrowser mit einer benutzerfreundlichen Streamlit-Oberfläche.
Verfolgen von Objekten in Zonen 🎯 NEU: Erfahren Sie, wie Sie mit YOLO11 Objekte innerhalb bestimmter Zonen von Videobildern verfolgen können, um eine präzise und effiziente Überwachung zu ermöglichen.

Lösungen Verwendung

Befehl Info

yolo SOLUTIONS SOLUTION_NAME ARGS

SOLUTIONS ist ein erforderliches Schlüsselwort.
LÖSUNG_NAME (fakultativ) ist eines von: ['count', 'heatmap', 'queue', 'speed', 'workout', 'analytics', 'trackzone'].
ARGS (optional) sind benutzerdefiniert arg=value Paare, wie zum Beispiel show_in=True, um die Standardeinstellungen zu überschreiben.

CLI

yolo solutions count show=True  # for object counting

yolo solutions source="path/to/video/file.mp4"  # specify video file path

Argumente

Predict args

Solutions also support some of the arguments from predict, including parameters such as conf, line_width, tracker, model, showund classes.

Argument	Typ	Standard	Beschreibung
`region`	`list`	`[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]`	Definiert die Punkte der Region für die Objektzählung, die Überwachung der Warteschlange, die Gleiszone oder die Geschwindigkeitsschätzung. Die Punkte werden als Koordinaten definiert, die einen polygonalen Bereich für die Analyse bilden.
`show_in`	`bool`	`True`	Gibt an, ob Objekte angezeigt werden sollen, die als Eintritt in die definierte Region gezählt werden. Unverzichtbar für reale Analysen, wie z. B. die Überwachung von Eindringungstrends.
`show_out`	`bool`	`True`	Gibt an, ob Objekte angezeigt werden sollen, die als Verlassen der definierten Region gezählt werden. Nützlich für Anwendungen, die eine Verfolgung und Analyse des Austritts erfordern.
`colormap`	`int or tuple`	`COLORMAP_PARULA`	Gibt die von OpenCV unterstützte Farbkarte für die Heatmap-Visualisierung an. Standard ist `COLORMAP_PARULA`aber andere Farbkarten können für verschiedene Visualisierungspräferenzen verwendet werden.
`up_angle`	`float`	`145.0`	Winkelschwelle zur Erkennung der "Aufwärts"-Position bei der Trainingsüberwachung. Kann auf der Grundlage der Position der Tastenpunkte für verschiedene Übungen angepasst werden.
`down_angle`	`float`	`90.0`	Winkelschwelle für die Erkennung der "unteren" Position bei der Trainingsüberwachung. Passen Sie diesen Wert anhand der Tastenpositionen für bestimmte Übungen an.
`kpts`	`list`	`[6, 8, 10]`	Liste der Keypoints, die für die Überwachung von Workouts verwendet werden. Diese Keypoints entsprechen Körpergelenken oder -teilen, z. B. Schultern, Ellbogen und Handgelenken, für Übungen wie Liegestütze, Klimmzüge, Kniebeugen und Bauchmuskeltraining.
`analytics_type`	`str`	`line`	Gibt die Art der zu erstellenden Analysevisualisierung an. Die Optionen umfassen `"line"`, `"pie"`, `"bar"`, oder `"area"`. Der Standardwert ist `"line"` zur Trendvisualisierung.
`json_file`	`str`	`None`	Pfad zur JSON-Datei, die Regionen für Parksysteme oder ähnliche Anwendungen definiert. Ermöglicht eine flexible Konfiguration von Analysebereichen.
`records`	`int`	`5`	Total detections count that triggers an automated email notification about unusual activity.

Tragen Sie zu unseren Lösungen bei

Wir freuen uns über Beiträge aus der Community! Wenn Sie einen bestimmten Aspekt von Ultralytics YOLO beherrschen, der in unseren Lösungen noch nicht abgedeckt ist, möchten wir Sie ermutigen, Ihr Wissen mit uns zu teilen. Das Schreiben eines Leitfadens ist eine großartige Möglichkeit, der Gemeinschaft etwas zurückzugeben und uns dabei zu helfen, unsere Dokumentation noch umfassender und benutzerfreundlicher zu gestalten.

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Lassen Sie uns gemeinsam daran arbeiten, das Ökosystem Ultralytics YOLO robuster und vielseitiger zu machen 🙏!

FAQ

Wie kann ich Ultralytics YOLO für die Objektzählung in Echtzeit verwenden?

Ultralytics YOLO11 kann für die Objektzählung in Echtzeit verwendet werden, indem die erweiterten Objekterkennungsfunktionen genutzt werden. Folgen Sie unserer detaillierten Anleitung zur Objektzählung, um YOLO11 für die Analyse von Live-Videostreams einzurichten. Installieren Sie einfach YOLO11, laden Sie Ihr Modell, und verarbeiten Sie Videobilder, um Objekte dynamisch zu zählen.

Was sind die Vorteile der Verwendung von Ultralytics YOLO für Sicherheitssysteme?

Ultralytics YOLO11 verbessert Sicherheitssysteme durch Echtzeit-Objekterkennung und Alarmmechanismen. Mit YOLO11 können Sie ein Sicherheitsalarmsystem einrichten, das Alarme auslöst, wenn neue Objekte im Überwachungsbereich erkannt werden. Erfahren Sie, wie Sie mit YOLO11 ein Sicherheitsalarmsystem für eine zuverlässige Sicherheitsüberwachung einrichten können.

Wie kann Ultralytics YOLO Warteschlangenmanagementsysteme verbessern?

Ultralytics YOLO11 kann Warteschlangenmanagementsysteme erheblich verbessern, indem es Personen in Warteschlangen genau zählt und verfolgt und so dazu beiträgt, Wartezeiten zu verkürzen und die Serviceeffizienz zu optimieren. In unserem ausführlichen Leitfaden zum Warteschlangenmanagement erfahren Sie, wie Sie YOLO11 für eine effektive Überwachung und Analyse von Warteschlangen einsetzen können.

Kann Ultralytics YOLO zur Trainingsüberwachung verwendet werden?

Ja, Ultralytics YOLO11 kann effektiv zur Überwachung des Trainings eingesetzt werden, indem die Fitnessroutinen in Echtzeit verfolgt und analysiert werden. Dies ermöglicht eine präzise Bewertung der Trainingsform und -leistung. In unserem Leitfaden zur Trainingsüberwachung erfahren Sie, wie Sie mit YOLO11 ein KI-gestütztes Trainingsüberwachungssystem einrichten können.

Wie hilft Ultralytics YOLO bei der Erstellung von Heatmaps zur Datenvisualisierung?

Ultralytics YOLO11 kann Heatmaps erstellen, um die Datenintensität in einem bestimmten Bereich zu visualisieren und Regionen mit hoher Aktivität oder Interesse hervorzuheben. Diese Funktion ist besonders nützlich, um Muster und Trends in verschiedenen Computer-Vision-Aufgaben zu verstehen. Erfahren Sie mehr über die Erstellung und Verwendung von Heatmaps mit YOLO11 für eine umfassende Datenanalyse und -visualisierung.

📅 Erstellt vor 7 Monaten ✏️ Aktualisiert vor 12 Tagen