Ultralytics Solutions : Exploiter YOLO11 pour résoudre des problèmes réels
Ultralytics Les solutions fournissent des applications de pointe des modèles YOLO , offrant des solutions concrètes telles que le comptage d'objets, le flou et les systèmes de sécurité, améliorant ainsi l'efficacité et la précision dans diverses industries. Découvrez la puissance de YOLO11 pour des mises en œuvre pratiques et percutantes.
Regarder : How to Run Ultralytics Solutions from the Command Line (CLI) | Ultralytics YOLO11 🚀
Solutions
Voici notre liste de solutions Ultralytics qui peuvent être utilisées pour créer de superbes projets de vision par ordinateur.
- Comptage d'objets 🚀 : Apprenez à effectuer un comptage d'objets en temps réel avec YOLO11. Acquérir l'expertise pour compter avec précision les objets dans les flux vidéo en direct.
- Recadrage d'objets 🚀 : Maîtrisez le recadrage d'objets avec YOLO11 pour une extraction précise des objets dans les images et les vidéos.
- Flou artistique 🚀 : Appliquer le flou d'objet à l'aide de YOLO11 pour protéger la vie privée dans le traitement des images et des vidéos.
- Suivi des séances d'entraînement 🚀 : Découvrez comment surveiller les séances d'entraînement à l'aide de YOLO11. Apprenez à suivre et à analyser diverses routines de remise en forme en temps réel.
- Comptage d'objets dans les régions 🚀 : Comptez les objets dans des régions spécifiques à l'aide de YOLO11 pour une détection précise dans des zones variées.
- Système d'alarme de sécurité 🚀 : Créez un système d'alarme de sécurité avec YOLO11 qui déclenche des alertes en cas de détection de nouveaux objets. Personnalisez le système pour qu'il réponde à vos besoins spécifiques.
- Cartes thermiques 🚀 : Utilisez les cartes thermiques de détection pour visualiser l'intensité des données dans une matrice, ce qui permet d'obtenir des informations claires dans les tâches de vision par ordinateur.
- Segmentation d'instance avec suivi d'objet 🚀 NOUVEAU : Mettez en œuvre la segmentation d'instance et le suivi d'objet avec YOLO11 pour obtenir des limites d'objet précises et une surveillance continue.
- VisionEye View Objects Mapping 🚀 : Développer des systèmes qui imitent la focalisation de l'œil humain sur des objets spécifiques, en améliorant la capacité de l'ordinateur à discerner et à hiérarchiser les détails.
- Estimation de la vitesse 🚀 : Estimer la vitesse d'un objet à l'aide de YOLO11 et de techniques de suivi d'objet, cruciales pour des applications telles que les véhicules autonomes et la surveillance du trafic.
- Calcul de distance 🚀 : Calculer les distances entre les objets en utilisant les centroïdes des boîtes de délimitation dans YOLO11, essentiel pour l'analyse spatiale.
- Gestion des files d'attente 🚀 : Mettre en place des systèmes efficaces de gestion des files d'attente pour minimiser les temps d'attente et améliorer la productivité en utilisant YOLO11.
- Gestion du stationnement 🚀 : Organiser et diriger le flux de véhicules dans les aires de stationnement avec YOLO11, en optimisant l'utilisation de l'espace et l'expérience de l'utilisateur.
- Analytique 📊 : Effectuez une analyse complète des données pour découvrir des modèles et prendre des décisions éclairées, en exploitant YOLO11 pour des analyses descriptives, prédictives et prescriptives.
- Inférence en direct avec Streamlit 🚀 : Exploitez la puissance de YOLO11 pour la détection d'objets en temps réel, directement dans votre navigateur Web, grâce à l'interface conviviale de Streamlit.
- Suivi d'objets dans une zone 🎯 NOUVEAU : Apprenez à suivre des objets dans des zones spécifiques d'images vidéo à l'aide de YOLO11 pour un suivi précis et efficace.
Utilisation des solutions
Informations sur les commandes
yolo SOLUTIONS SOLUTION_NAME ARGS
- SOLUTIONS est un mot-clé obligatoire.
- SOLUTION_NAME (facultatif) est l'un des éléments suivants :
['count', 'heatmap', 'queue', 'speed', 'workout', 'analytics', 'trackzone']. - ARGS (facultatif) sont personnalisés
arg=valuepaires, telles queshow_in=Truepour annuler les réglages par défaut.
Arguments
Predict args
Solutions also support some of the arguments from predict, including parameters such as conf, line_width, tracker, model, showet classes.
| Argument | Type | DĂ©faut | Description |
|---|---|---|---|
region |
list |
[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)] |
Définit les points de la région pour le comptage d'objets, la surveillance des files d'attente, l'estimation des zones de voies ou de la vitesse. Les points sont définis comme des coordonnées formant une zone polygonale pour l'analyse. |
show_in |
bool |
True |
Indique s'il faut afficher les objets qui sont comptés comme entrant dans la région définie. Cette option est essentielle pour les analyses du monde réel, telles que le suivi des tendances en matière d'entrées. |
show_out |
bool |
True |
Indique s'il faut afficher les objets qui sont comptés comme sortant de la région définie. Utile pour les applications nécessitant un suivi et une analyse des sorties. |
colormap |
int or tuple |
COLORMAP_PARULA |
Spécifie la carte des couleurs supportée par OpenCV pour la visualisation des cartes thermiques. La valeur par défaut est COLORMAP_PARULAmais d'autres cartes de couleurs peuvent être utilisées en fonction des préférences de visualisation. |
up_angle |
float |
145.0 |
Seuil d'angle pour la détection de la position "haut" dans le suivi des séances d'entraînement. Peut être ajusté en fonction de la position des points clés pour différents exercices. |
down_angle |
float |
90.0 |
Seuil d'angle pour la détection de la position "basse" dans le suivi des séances d'entraînement. Ajustez ce seuil en fonction des positions des points clés pour des exercices spécifiques. |
kpts |
list |
[6, 8, 10] |
Liste des points clés utilisés pour le suivi des séances d'entraînement. Ces points clés correspondent à des articulations ou des parties du corps, telles que les épaules, les coudes et les poignets, pour des exercices tels que les pompes, les tractions, les squats et les séances d'abdominaux. |
analytics_type |
str |
line |
Spécifie le type de visualisation analytique à générer. Les options sont les suivantes "line", "pie", "bar"ou "area". La valeur par défaut est "line" pour la visualisation des tendances. |
json_file |
str |
None |
Chemin d'accès au fichier JSON définissant les régions pour les systèmes de stationnement ou les applications similaires. Permet une configuration flexible des zones d'analyse. |
records |
int |
5 |
Total detections count that triggers an automated email notification about unusual activity. |
Contribuer Ă nos solutions
Les contributions de la communauté sont les bienvenues ! Si vous maîtrisez un aspect particulier de Ultralytics YOLO qui n'est pas encore couvert par nos solutions, nous vous encourageons à partager votre expertise. La rédaction d'un guide est un excellent moyen de rendre service à la communauté et de nous aider à rendre notre documentation plus complète et plus conviviale.
Pour commencer, veuillez lire notre Guide de contribution pour savoir comment ouvrir une demande d'extraction (PR) 🛠️. Nous attendons avec impatience vos contributions !
Travaillons ensemble pour rendre l'écosystème Ultralytics YOLO plus robuste et plus polyvalent 🙏 !
FAQ
Comment puis-je utiliser Ultralytics YOLO pour le comptage d'objets en temps réel ?
Ultralytics YOLO11 peut être utilisé pour le comptage d'objets en temps réel en tirant parti de ses capacités avancées de détection d'objets. Vous pouvez suivre notre guide détaillé sur le comptage d'objets pour configurer YOLO11 pour l'analyse de flux vidéo en direct. Il vous suffit d'installer YOLO11, de charger votre modèle et de traiter les images vidéo pour compter les objets de manière dynamique.
Quels sont les avantages de l'utilisation de Ultralytics YOLO pour les systèmes de sécurité ?
Ultralytics YOLO11 améliore les systèmes de sécurité en offrant des mécanismes de détection d'objets et d'alerte en temps réel. En utilisant YOLO11, vous pouvez créer un système d'alarme de sécurité qui déclenche des alertes lorsque de nouveaux objets sont détectés dans la zone de surveillance. Découvrez comment mettre en place un système d'alarme de sécurité avec YOLO11 pour un contrôle de sécurité efficace.
Comment Ultralytics YOLO peut-il améliorer les systèmes de gestion des files d'attente ?
Ultralytics YOLO11 peut améliorer considérablement les systèmes de gestion des files d'attente en comptant et en suivant avec précision les personnes dans les files d'attente, ce qui permet de réduire les temps d'attente et d'optimiser l'efficacité du service. Suivez notre guide détaillé sur la gestion des files d'attente pour apprendre comment mettre en œuvre YOLO11 pour un contrôle et une analyse efficaces des files d'attente.
Le site Ultralytics YOLO peut-il être utilisé pour le suivi de l'entraînement ?
Oui, Ultralytics YOLO11 peut être utilisé efficacement pour surveiller les séances d'entraînement en suivant et en analysant les routines de fitness en temps réel. Cela permet une évaluation précise de la forme et de la performance des exercices. Consultez notre guide sur le suivi des séances d' entraînement pour savoir comment mettre en place un système de suivi des séances d'entraînement piloté par l'IA à l'aide de YOLO11.
Comment Ultralytics YOLO aide-t-il à créer des cartes thermiques pour la visualisation des données?
Ultralytics YOLO11 peut générer des cartes thermiques pour visualiser l'intensité des données dans une zone donnée, en mettant en évidence les régions à forte activité ou présentant un intérêt particulier. Cette fonction est particulièrement utile pour comprendre les modèles et les tendances dans diverses tâches de vision par ordinateur. En savoir plus sur la création et l'utilisation de cartes thermiques avec YOLO11 pour une analyse et une visualisation complètes des données.
