Mapas de calor de seguimiento de objetos con Ultralytics YOLO26#

La Heatmap solution en Ultralytics YOLO26 rastrea objetos a través de fotogramas de vídeo y superpone su intensidad de movimiento acumulada en cada fotograma, de modo que las zonas con mucho tráfico brillan en tonos cálidos mientras que las áreas tranquilas se mantienen frías. Construida sobre el object tracking de YOLO26, convierte cualquier vídeo en un mapa de actividad espacial que revela el flujo de tráfico, el movimiento de multitudes y las zonas de permanencia con una sola llamada en Python o comando de CLI.

¿Por qué usar mapas de calor para el análisis de vídeo?#

• Detecta patrones de actividad de un vistazo: La intensidad se acumula donde los objetos rastreados pasan tiempo, por lo que los carriles de mucho tráfico, los estantes populares o los cuellos de botella de multitudes destacan sin necesidad de revisar fotograma a fotograma manualmente.
• Seguimiento integrado: La solución ejecuta la detección y el seguimiento de YOLO26 internamente, por lo que no hay una canalización de seguimiento separada que configurar.
• Recuento en la misma pasada: Pasa un region para contar los objetos que entran y salen de una zona mientras se genera el mapa de calor, combinando dos tareas analíticas en una sola ejecución.

Aplicaciones en el mundo real#

Transporte	Comercio minorista
Mapa de calor de transporte de Ultralytics YOLO	Mapa de calor minorista de Ultralytics YOLO

Cómo generar mapas de calor con Ultralytics YOLO#

Ejecuta la solución de mapa de calor en una fuente de vídeo desde la CLI o Python. El ejemplo de Python escribe los fotogramas procesados en un archivo de vídeo de salida:

# Run a heatmap example
yolo solutions heatmap show=True

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

# Pass a custom colormap
yolo solutions heatmap colormap=cv2.COLORMAP_INFERNO

# Heatmaps + object counting
yolo solutions heatmap region="[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]"

Argumentos de Heatmap()#

Aquí tienes una tabla con los argumentos de Heatmap:

También puedes aplicar diferentes argumentos de track en la solución Heatmap.

Además, los argumentos de visualización compatibles se enumeran a continuación:

Mapas de colores de mapas de calor#

El argumento colormap acepta cualquier OpenCV colormap. Pasa la constante del módulo cv2, por ejemplo colormap=cv2.COLORMAP_INFERNO:

Cómo funcionan los mapas de calor#

La Heatmap solution amplía la clase ObjectCounter. En el primer fotograma procesado, crea una capa de intensidad en blanco que coincide con el tamaño del fotograma. A continuación, cada fotograma se procesa en dos pasos:

1. El seguimiento de YOLO26 detecta y sigue a cada objeto en el fotograma
2. Para cada objeto rastreado, la intensidad del mapa de calor aumenta dentro de una región circular centrada en su cuadro delimitador

Una vez por fotograma, la capa de intensidad acumulada se normaliza, se colorea con el mapa de colores seleccionado y se combina con el fotograma original. La superposición aparece tan pronto como se rastrea al menos un objeto; los fotogramas sin objetos rastreados se muestran sin la superposición del mapa de calor.

El resultado es una visualización dinámica que se acumula con el tiempo, revelando patrones de tráfico, movimientos de multitudes u otros comportamientos espaciales en tus datos de vídeo. Cuando se establece un region, la solución también cuenta objetos que entran y salen de esa región mientras se genera el mapa de calor.

Conclusión#

La solución Ultralytics YOLO26 Heatmap convierte los resultados de seguimiento de objetos en una superposición de actividad intuitiva con unas pocas líneas de código. Para ir más allá, combínala con el object counting, explora otras Ultralytics Solutions o lee sobre el tracking mode subyacente.

FAQ#