TrackZone usando Ultralytics YOLO26

¿Qué es TrackZone?

TrackZone se especializa en supervisar objetos dentro de áreas designadas de un fotograma en lugar de en todo el fotograma. Construido sobre Ultralytics YOLO26, integra la detección y el seguimiento de objetos específicamente dentro de zonas para vídeos y transmisiones de cámara en directo. Los algoritmos avanzados de YOLO26 y las tecnologías de deep learning lo convierten en la elección perfecta para casos de uso en tiempo real, ofreciendo un seguimiento de objetos preciso y eficiente en aplicaciones como la supervisión de multitudes y la vigilancia.

Watch: How to Track Objects in Region using Ultralytics YOLO26 | TrackZone 🚀

Ventajas del seguimiento de objetos en zonas (TrackZone)

Análisis dirigido: El seguimiento de objetos dentro de zonas específicas permite obtener información más focalizada, facilitando una supervisión y un análisis precisos de las áreas de interés, como los puntos de entrada o las zonas restringidas.
Mayor eficiencia: Al limitar el alcance del seguimiento a zonas definidas, TrackZone reduce la sobrecarga computacional, garantizando un procesamiento más rápido y un rendimiento óptimo.
Seguridad mejorada: El seguimiento zonal mejora la vigilancia mediante el control de áreas críticas, lo que ayuda a la detección temprana de actividades inusuales o brechas de seguridad.
Soluciones escalables: La capacidad de centrarse en zonas específicas hace que TrackZone sea adaptable a diversos escenarios, desde espacios comerciales hasta entornos industriales, garantizando una integración y escalabilidad fluidas.

Aplicaciones en el mundo real

Agricultura	Transporte

Seguimiento de plantas en el campo usando Ultralytics YOLO26	Seguimiento de vehículos en la carretera usando Ultralytics YOLO26

TrackZone usando Ultralytics YOLO

# Run a trackzone example
yolo solutions trackzone show=True

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

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

TrackZone depende de la lista region para saber qué parte del fotograma supervisar. Define el polígono para que coincida con la zona física que te interesa (puertas, entradas, etc.) y mantén show=True habilitado durante la configuración para que puedas verificar que la superposición se alinea con la señal de vídeo.

Argumentos de `TrackZone`

Aquí tienes una tabla con los argumentos de TrackZone:

Argumento	Tipo	Predeterminado	Descripción
`model`	`str`	`None`	Ruta a un archivo de modelo Ultralytics YOLO.
`region`	`list`	`'[(20, 400), (1260, 400)]'`	Lista de puntos que definen la región de conteo.

La solución TrackZone incluye soporte para parámetros de track:

Argumento	Tipo	Predeterminado	Descripción
`tracker`	`str`	`'botsort.yaml'`	Especifica el algoritmo de seguimiento a utilizar, p. ej., `bytetrack.yaml` o `botsort.yaml`.
`conf`	`float`	`0.1`	Establece el umbral de confianza para las detecciones; valores más bajos permiten el seguimiento de más objetos pero pueden incluir falsos positivos.
`iou`	`float`	`0.7`	Establece el umbral de Intersection over Union (IoU) para filtrar detecciones solapadas.
`classes`	`list`	`None`	Filtra los resultados por índice de clase. Por ejemplo, `classes=[0, 2, 3]` solo sigue las clases especificadas.
`verbose`	`bool`	`True`	Controla la visualización de los resultados de seguimiento, proporcionando una salida visual de los objetos seguidos.
`device`	`str`	`None`	Especifica el dispositivo para la inferencia (p. ej., `cpu`, `cuda:0` o `0`). Permite a los usuarios seleccionar entre CPU, una GPU específica u otros dispositivos de computación para la ejecución del modelo.

Además, están disponibles las siguientes opciones de visualización:

Argumento	Tipo	Predeterminado	Descripción
`show`	`bool`	`False`	Si es `True`, muestra las imágenes o vídeos anotados en una ventana. Útil para obtener información visual inmediata durante el desarrollo o las pruebas.
`line_width`	`int or None`	`None`	Especifica el ancho de línea de las cajas delimitadoras. Si es `None`, el ancho de línea se ajusta automáticamente según el tamaño de la imagen. Proporciona personalización visual para mayor claridad.
`show_conf`	`bool`	`True`	Muestra la puntuación de confianza para cada detección junto a la etiqueta. Ofrece información sobre la certeza del modelo para cada detección.
`show_labels`	`bool`	`True`	Muestra etiquetas para cada detección en el resultado visual. Proporciona una comprensión inmediata de los objetos detectados.

Preguntas frecuentes

¿Cómo puedo realizar el seguimiento de objetos en un área o zona específica de un fotograma de vídeo usando Ultralytics YOLO26?

El seguimiento de objetos en un área o zona definida de un fotograma de vídeo es sencillo con Ultralytics YOLO26. Simplemente usa el comando proporcionado a continuación para iniciar el seguimiento. Este enfoque garantiza un análisis eficiente y resultados precisos, lo que lo hace ideal para aplicaciones como vigilancia, gestión de multitudes o cualquier escenario que requiera seguimiento zonal.

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

¿Cómo puedo usar TrackZone en Python con Ultralytics YOLO26?

Con solo unas pocas líneas de código, puedes configurar el seguimiento de objetos en zonas específicas, facilitando su integración en tus proyectos.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.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="yolo26n.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
    results = trackzone(im0)
    video_writer.write(results.plot_im)

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

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

Configurar los puntos de zona para el procesamiento de vídeo con Ultralytics TrackZone es sencillo y personalizable. Puedes definir y ajustar directamente las zonas a través de un script de Python, lo que permite un control preciso sobre las áreas que deseas supervisar.

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

# Initialize trackzone
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # display the output
    region=region_points,  # pass region points
)

Contributors

RIRizwanMunawar⁵ GLglenn-jocher⁴ PDpderrenger¹

Created 2 dic 2024Updated hace 4 meses