Comptage d’objets avec Ultralytics YOLO26#

Pour compter des objets dans une vidéo avec Ultralytics YOLO26, suis ces étapes :

1. Importe les bibliothèques nécessaires (cv2, ultralytics).
2. Définis la zone de comptage (par exemple, un polygone, une ligne, etc.).
3. Configure la capture vidéo et initialise le compteur d’objets.
4. Traite chaque image pour suivre les objets et les compter dans la zone définie.

Voici un exemple simple de comptage dans une zone :

import cv2

from ultralytics import solutions

def count_objects_in_region(video_path, output_video_path, model_path):
    """Count objects in a specific region within a video."""
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    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))
    video_writer = cv2.VideoWriter(output_video_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

    region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]
    counter = solutions.ObjectCounter(show=True, region=region_points, model=model_path)

    while cap.isOpened():
        success, im0 = cap.read()
        if not success:
            print("Video frame is empty or processing is complete.")
            break
        results = counter(im0)
        video_writer.write(results.plot_im)

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

count_objects_in_region("path/to/video.mp4", "output_video.avi", "yolo26n.pt")

Pour découvrir des configurations et options plus avancées, consulte la solution RegionCounter, qui permet de compter simultanément des objets dans plusieurs zones.

Utiliser Ultralytics YOLO26 pour le comptage d’objets présente plusieurs avantages :

1. Optimisation des ressources : Cette solution facilite une gestion efficace des ressources en fournissant des décomptes précis et en aidant à optimiser l’allocation des ressources dans des secteurs comme la gestion des stocks.
2. Sécurité renforcée : Cette solution renforce la sécurité et la surveillance en suivant et en comptant avec précision les entités, ce qui facilite la détection proactive des menaces et les systèmes de sécurité.
3. Décisions éclairées : Cette solution fournit des informations utiles pour la prise de décision et l’optimisation des processus dans des domaines comme le commerce de détail, la gestion du trafic et bien d’autres.
4. Traitement en temps réel : L’architecture de YOLO26 permet l’inférence en temps réel, ce qui le rend adapté aux flux vidéo en direct et aux applications sensibles au facteur temps.

Pour découvrir des exemples d’implémentation et des applications pratiques, consulte la solution TrackZone qui permet de suivre des objets dans des zones spécifiques.

Pour compter des classes d’objets précises avec Ultralytics YOLO26, tu dois spécifier les classes qui t’intéressent pendant la phase de suivi. Voici un exemple en Python :

import cv2

from ultralytics import solutions

def count_specific_classes(video_path, output_video_path, model_path, classes_to_count):
    """Count specific classes of objects in a video."""
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    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))
    video_writer = cv2.VideoWriter(output_video_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

    line_points = [(20, 400), (1080, 400)]
    counter = solutions.ObjectCounter(show=True, region=line_points, model=model_path, classes=classes_to_count)

    while cap.isOpened():
        success, im0 = cap.read()
        if not success:
            print("Video frame is empty or processing is complete.")
            break
        results = counter(im0)
        video_writer.write(results.plot_im)

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

count_specific_classes("path/to/video.mp4", "output_specific_classes.avi", "yolo26n.pt", [0, 2])

Dans cet exemple, classes_to_count=[0, 2] signifie que le système compte les objets des classes 0 et 2 (par exemple, les personnes et les voitures dans le jeu de données COCO). Tu trouveras plus d’informations sur les indices de classe dans la documentation du jeu de données COCO.

Ultralytics YOLO26 présente plusieurs avantages par rapport à d’autres modèles de détection d’objets comme Faster R-CNN, SSD et les versions précédentes de YOLO :

1. Vitesse et efficacité : YOLO26 permet un traitement en temps réel, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant une inférence à grande vitesse, comme la surveillance et la conduite autonome.
2. Précision : Il offre une précision de détection et de suivi de pointe, réduisant les faux positifs et améliorant la fiabilité globale du système.
3. Facilité d’intégration : YOLO26 s’intègre facilement à diverses plateformes et appareils, notamment les appareils mobiles et les appareils en périphérie, un aspect essentiel des applications d’IA modernes.
4. Flexibilité : Prend en charge les tâches de détection et de segmentation, complétées par le mode de suivi, ainsi que des modèles configurables adaptés aux besoins de chaque cas d’usage.

Consulte la documentation YOLO26 d’Ultralytics pour approfondir ses fonctionnalités et comparer ses performances.

Oui, Ultralytics YOLO26 convient parfaitement aux applications avancées comme l’analyse de foule et la gestion du trafic, grâce à ses capacités de détection en temps réel, à son évolutivité et à sa flexibilité d’intégration. Ses fonctionnalités avancées permettent un suivi, un comptage et une classification des objets très précis dans des environnements dynamiques. Voici quelques exemples d’utilisation :

• Analyse de foule : Surveille et gère les grands rassemblements, assure la sécurité et optimise les flux de foule grâce au comptage par zone.
• Gestion du trafic : Suis et compte les véhicules, analyse les schémas de circulation et gère les embouteillages en temps réel grâce aux capacités d’estimation de la vitesse.
• Analyse du commerce de détail : Analyse les déplacements des clients et leurs interactions avec les produits afin d’optimiser l’agencement des magasins et d’améliorer l’expérience client.
• Automatisation industrielle : Compte les produits sur les tapis roulants et surveille les lignes de production pour améliorer le contrôle qualité et l’efficacité.

Pour des applications plus spécialisées, découvre Ultralytics Solutions, un ensemble complet d’outils conçus pour relever les défis concrets de la vision par ordinateur.