Conteggio oggetti con Ultralytics YOLO26#

Per contare gli oggetti in un video usando Ultralytics YOLO26, puoi seguire questi passaggi:

1. Importa le librerie necessarie (cv2, ultralytics).
2. Definisci la regione di conteggio (ad esempio, un poligono, una linea, ecc.).
3. Configura l'acquisizione video e inizializza il contatore di oggetti.
4. Elabora ogni frame per tracciare gli oggetti e contarli all'interno della regione definita.

Ecco un semplice esempio per il conteggio in una regione:

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")

Per configurazioni e opzioni più avanzate, dai un'occhiata alla soluzione RegionCounter per il conteggio di oggetti in più regioni contemporaneamente.

Utilizzare Ultralytics YOLO26 per il conteggio degli oggetti offre diversi vantaggi:

1. Ottimizzazione delle risorse: Facilita una gestione efficiente delle risorse fornendo conteggi accurati, aiutando a ottimizzare l'allocazione delle risorse in settori come la gestione dell'inventario.
2. Sicurezza avanzata: Migliora la sicurezza e la sorveglianza tracciando e conteggiando accuratamente le entità, aiutando nella rilevazione proattiva delle minacce e nei sistemi di sicurezza.
3. Processo decisionale informato: Offre informazioni preziose per il processo decisionale, ottimizzando i processi in ambiti come il commercio al dettaglio, la gestione del traffico e altro ancora.
4. Elaborazione in tempo reale: L'architettura di YOLO26 consente l'inferenza in tempo reale, rendendolo adatto a flussi video dal vivo e applicazioni sensibili al tempo.

Per esempi di implementazione e applicazioni pratiche, esplora la soluzione TrackZone per il tracciamento di oggetti in zone specifiche.

Per contare classi specifiche di oggetti usando Ultralytics YOLO26, devi specificare le classi a cui sei interessato durante la fase di tracciamento. Di seguito è riportato un esempio in 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])

In questo esempio, classes_to_count=[0, 2] significa che conta oggetti della classe 0 e 2 (ad esempio, persona e auto nel dataset COCO). Puoi trovare maggiori informazioni sugli indici di classe nella documentazione del dataset COCO.

Ultralytics YOLO26 offre diversi vantaggi rispetto ad altri modelli di rilevamento oggetti come Faster R-CNN, SSD e le versioni precedenti di YOLO:

1. Velocità ed efficienza: YOLO26 offre capacità di elaborazione in tempo reale, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono inferenza ad alta velocità, come la sorveglianza e la guida autonoma.
2. Accuratezza: Fornisce un'accuratezza all'avanguardia per attività di rilevamento e tracciamento degli oggetti, riducendo il numero di falsi positivi e migliorando l'affidabilità complessiva del sistema.
3. Facilità di integrazione: YOLO26 offre un'integrazione perfetta con varie piattaforme e dispositivi, inclusi dispositivi mobili e dispositivi edge, il che è fondamentale per le moderne applicazioni di intelligenza artificiale.
4. Flessibilità: Supporta varie attività come il rilevamento di oggetti, la segmentazione e il tracciamento con modelli configurabili per soddisfare specifici requisiti del caso d'uso.

Dai un'occhiata alla documentazione di YOLO26 di Ultralytics per un'analisi approfondita delle sue funzionalità e dei confronti delle prestazioni.

Sì, Ultralytics YOLO26 è perfettamente adatto per applicazioni avanzate come l'analisi della folla e la gestione del traffico grazie alle sue capacità di rilevamento in tempo reale, alla scalabilità e alla flessibilità di integrazione. Le sue funzionalità avanzate consentono il tracciamento, il conteggio e la classificazione accurata degli oggetti in ambienti dinamici. Esempi di casi d'uso includono:

• Analisi della folla: Monitora e gestisci grandi assembramenti, garantendo la sicurezza e ottimizzando il flusso della folla con il conteggio basato su regioni.
• Gestione del traffico: Traccia e conta i veicoli, analizza i modelli di traffico e gestisci la congestione in tempo reale con le capacità di stima della velocità.
• Analisi retail: Analizza i modelli di movimento dei clienti e le interazioni con i prodotti per ottimizzare il layout dei negozi e migliorare l'esperienza del cliente.
• Automazione industriale: Conta i prodotti sui nastri trasportatori e monitora le linee di produzione per il controllo qualità e i miglioramenti dell'efficienza.

Per applicazioni più specializzate, esplora le Soluzioni Ultralytics per un set completo di strumenti progettati per le sfide di visione artificiale del mondo reale.