Link to this sectionCartes de chaleur de suivi d'objets avec Ultralytics YOLO26#

La solution Heatmap dans Ultralytics YOLO26 suit les objets à travers les images vidéo et superpose l'intensité accumulée de leurs mouvements sur chaque image, de sorte que les zones fréquentées brillent dans des couleurs chaudes tandis que les zones calmes restent froides. Basée sur le suivi d'objets de YOLO26, elle transforme n'importe quelle vidéo en une carte d'activité spatiale qui révèle le flux de circulation, les mouvements de foule et les zones de stationnement en un seul appel Python ou une seule commande CLI.

Link to this sectionPourquoi utiliser des cartes de chaleur pour l'analyse vidéo ?#

• Repère les modèles d'activité en un coup d'œil : L'intensité s'accumule là où les objets suivis passent du temps ; ainsi, les voies à fort trafic, les rayons populaires ou les goulots d'étranglement de foule ressortent sans examen manuel image par image.
• Suivi intégré : La solution exécute la détection et le suivi YOLO26 en interne, il n'y a donc aucun pipeline de suivi distinct à mettre en place.
• Comptage dans le même passage : Passe une region pour compter les objets entrant et sortant d'une zone pendant que la carte de chaleur se construit, combinant deux tâches d'analyse en une seule exécution.

Link to this sectionApplications dans le monde réel#

Transports	Commerce de détail
Carte de chaleur de transport Ultralytics YOLO	Carte de chaleur de vente au détail Ultralytics YOLO

Link to this sectionComment générer des cartes de chaleur avec Ultralytics YOLO#

Exécute la solution Heatmap sur une source vidéo depuis la CLI ou Python. L'exemple Python écrit les images traitées dans un fichier vidéo de sortie :

# 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)]"

Link to this sectionArguments de Heatmap()#

Voici un tableau avec les arguments Heatmap :

Tu peux aussi appliquer différents arguments track dans la solution Heatmap.

De plus, les arguments de visualisation pris en charge sont listés ci-dessous :

Link to this sectionPalettes de couleurs de carte de chaleur#

L'argument colormap accepte n'importe quelle palette de couleurs OpenCV. Passe la constante du module cv2, par exemple colormap=cv2.COLORMAP_INFERNO :

Link to this sectionComment fonctionnent les cartes de chaleur#

La solution Heatmap étend la classe ObjectCounter. Sur la première image traitée, elle crée une couche d'intensité vierge correspondant à la taille de l'image. Chaque image est ensuite traitée en deux étapes :

1. Le suivi YOLO26 détecte et suit chaque objet dans l'image
2. Pour chaque objet suivi, l'intensité de la carte de chaleur augmente dans une zone circulaire centrée dans sa boîte englobante

Une fois par image, la couche d'intensité accumulée est normalisée, colorisée avec la palette choisie et mélangée à l'image originale. La superposition apparaît dès qu'au moins un objet est suivi ; les images sans objets suivis sont affichées sans superposition de carte de chaleur.

Le résultat est une visualisation dynamique qui s'accumule au fil du temps, révélant les modèles de trafic, les mouvements de foule ou d'autres comportements spatiaux dans tes données vidéo. Lorsqu'une region est définie, la solution compte également les objets entrant et sortant de cette zone pendant que la carte de chaleur se construit.

Link to this sectionConclusion#

La solution Ultralytics YOLO26 Heatmap transforme les résultats de suivi d'objets en une superposition d'activité intuitive avec quelques lignes de code. Pour aller plus loin, combine-la avec le comptage d'objets, explore les autres solutions Ultralytics, ou lis des informations sur le mode de suivi sous-jacent.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionComment Ultralytics YOLO26 génère-t-il des cartes de chaleur à partir d'une vidéo ?#

Ultralytics YOLO26 génère des cartes de chaleur en suivant les objets à travers les images vidéo et en accumulant une valeur d'intensité à l'emplacement de chaque objet suivi, puis en colorisant le résultat et en le mélangeant à l'image originale. Les zones où les objets apparaissent fréquemment ou s'attardent accumulent une intensité plus élevée et sont rendues dans des couleurs plus chaudes. Pour les options de configuration, consulte la section Heatmap() Arguments.

Link to this sectionComment enregistrer la sortie de la carte de chaleur dans un fichier vidéo ?#

Utilise cv2.VideoWriter d'OpenCV et écris results.plot_im pour chaque image traitée, comme indiqué dans l' exemple principal. L'attribut plot_im contient l'image avec la superposition de la carte de chaleur déjà appliquée.

Link to this sectionPuis-je combiner des cartes de chaleur avec le comptage d'objets ?#

Oui. Passe un argument region à Heatmap() avec des points de ligne, de rectangle ou de polygone, et la solution comptera les objets entrant et sortant de cette zone pendant que la carte de chaleur se construit. Les résultats retournés incluent in_count, out_count et les comptages par classe. Voir le guide de comptage d'objets pour les détails de configuration de la zone.

Link to this sectionComment puis-je visualiser uniquement des classes d'objets spécifiques dans les cartes de chaleur en utilisant Ultralytics YOLO26 ?#

Passe l'argument classes à Heatmap() avec les indices de classe que tu souhaites conserver. Par exemple, classes=[0, 2] construit la carte de chaleur uniquement à partir des personnes et des voitures (indices de classe COCO 0 et 2) :

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
heatmap = solutions.Heatmap(show=True, model="yolo26n.pt", classes=[0, 2])

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        break
    results = heatmap(im0)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Link to this sectionQu'est-ce qui différencie les cartes de chaleur Ultralytics YOLO26 des autres outils de visualisation de données comme ceux d'OpenCV ou Matplotlib ?#

Les cartes de chaleur Ultralytics YOLO26 intègrent la détection d'objets, le suivi, l'accumulation d'intensité et le rendu de superposition en un seul appel, tandis que des outils génériques comme OpenCV ou Matplotlib nécessitent que tu construises ce pipeline toi-même. La solution traite les flux vidéo en temps réel et prend en charge le suivi persistant et des palettes de couleurs personnalisables dès le départ. Pour plus de détails sur le modèle sous-jacent, voir la page du modèle YOLO26.