TrackZone con Ultralytics YOLO11

¿Qué es TrackZone?

TrackZone se especializa en el seguimiento de objetos dentro de áreas designadas de un marco en lugar de todo el marco. Basado en Ultralytics YOLO11integra la detección y el seguimiento de objetos específicamente dentro de zonas para vídeos y secuencias de cámaras en directo. YOLO11 Los algoritmos avanzados y las tecnologías de aprendizaje profundo de TrackZone lo convierten en la opción perfecta para casos de uso en tiempo real, ya que ofrece un seguimiento de objetos preciso y eficaz en aplicaciones como la vigilancia y el control de multitudes.

Ventajas del seguimiento de objetos por zonas (TrackZone)

• Análisis específicos: El seguimiento de objetos dentro de zonas específicas permite obtener información más específica, lo que posibilita la supervisión y el análisis precisos de áreas de interés, como puntos de entrada o zonas restringidas.
• Mayor eficacia: Al limitar el alcance del seguimiento a zonas definidas, TrackZone reduce la sobrecarga computacional, lo que garantiza un procesamiento más rápido y un rendimiento óptimo.
• Mayor seguridad: El seguimiento zonal mejora la vigilancia mediante la supervisión de áreas críticas, ayudando a la detección temprana de actividades inusuales o brechas de seguridad.
• Soluciones escalables: La capacidad de centrarse en zonas específicas hace que TrackZone se adapte a diversos escenarios, desde espacios comerciales hasta entornos industriales, garantizando una integración y escalabilidad perfectas.

Aplicaciones en el mundo real

Agricultura	Transporte
Seguimiento de plantas sobre el terreno Ultralytics YOLO11	Seguimiento de vehículos en carretera mediante Ultralytics YOLO11

# Run a trackzone example
yolo solutions trackzone show=True

# Pass a source video
yolo solutions trackzone show=True source="path/to/video/file.mp4"

# Pass region coordinates
yolo solutions trackzone show=True region=[(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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))

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("object_counting_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init TrackZone (Object Tracking in Zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # Display the output
    region=region_points,  # Pass region points
    model="yolo11n.pt",  # You can use any model that Ultralytics support, i.e. YOLOv9, YOLOv10
    # line_width=2,  # Adjust the line width for bounding boxes and text display
    # classes=[0, 2],  # If you want to count specific classes i.e. person and car with COCO pretrained model.
)

# 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
    im0 = trackzone.trackzone(im0)
    video_writer.write(im0)

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

Argumento TrackZone

Aquí tiene una tabla con los TrackZone argumentos:

Argumentos model.track

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cómo puedo rastrear objetos en un área o zona específica de un fotograma de vídeo utilizando Ultralytics YOLO11 ?

El seguimiento de objetos en un área o zona definida de un fotograma de vídeo es sencillo con Ultralytics YOLO11 . Basta con utilizar el comando que se proporciona a continuación para iniciar el seguimiento. Este enfoque garantiza un análisis eficaz y unos resultados precisos, por lo que resulta ideal para aplicaciones como la vigilancia, la gestión de multitudes o cualquier escenario que requiera un seguimiento zonal.

yolo solutions trackzone source="path/to/video/file.mp4" show=True

¿Cómo puedo utilizar TrackZone en Python con Ultralytics YOLO11 ?

Con unas pocas líneas de código, puede configurar el seguimiento de objetos en zonas específicas, lo que facilita la integración en sus proyectos.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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))

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("object_counting_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init TrackZone (Object Tracking in Zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # Display the output
    region=region_points,  # Pass region points
    model="yolo11n.pt",
)

# 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
    im0 = trackzone.trackzone(im0)
    video_writer.write(im0)

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

¿Cómo configuro los puntos de zona para el procesamiento de vídeo mediante Ultralytics TrackZone?

La configuración de puntos de zona para el procesamiento de vídeo con Ultralytics TrackZone es sencilla y personalizable. Puede definir y ajustar directamente las zonas a través de un script Python , lo que permite un control preciso de las áreas que desea supervisar.

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Init TrackZone (Object Tracking in Zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # Display the output
    region=region_points,  # Pass region points
)

Creado hace 8 días ✏️ Actualizado hace 8 días

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