Conteggio degli 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 e così via).
3. Configura l'acquisizione video e inizializza il contatore degli oggetti.
4. Elabora ogni fotogramma per tracciare gli oggetti e contarli all'interno della regione definita.

Ecco un semplice esempio di 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, consulta la soluzione RegionCounter per contare simultaneamente gli oggetti in più regioni.

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

1. Ottimizzazione delle risorse: Facilita una gestione efficiente delle risorse fornendo conteggi accurati e contribuendo a ottimizzare l'allocazione delle risorse in settori come la gestione dell'inventario.
2. Maggiore sicurezza: Aumenta la sicurezza e l'efficacia della videosorveglianza monitorando e contando con precisione le entità, contribuendo al rilevamento proattivo delle minacce e ai sistemi di sicurezza.
3. Decisioni più consapevoli: Offre informazioni preziose per prendere decisioni e ottimizzare i processi in ambiti come la vendita al dettaglio, la gestione del traffico e altri ancora.
4. Elaborazione in tempo reale: L'architettura di YOLO26 consente l'inferenza in tempo reale, rendendolo adatto ai flussi video in diretta e alle applicazioni sensibili al fattore tempo.

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

Per contare classi specifiche di oggetti usando Ultralytics YOLO26, devi specificare le classi di tuo interesse 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] indica che vengono contati gli oggetti della classe 0 e 2 (ad esempio, persona e automobile nel dataset COCO). Puoi trovare ulteriori informazioni sugli indici delle classi nella documentazione del dataset COCO.

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

1. Velocità ed efficienza: YOLO26 offre funzionalità di elaborazione in tempo reale, rendendolo ideale per le applicazioni che richiedono un'inferenza ad alta velocità, come la videosorveglianza e la guida autonoma.
2. Precisione: Offre una precisione di rilevamento e tracciamento all'avanguardia, riducendo i falsi positivi e migliorando l'affidabilità complessiva del sistema.
3. Facilità di integrazione: YOLO26 offre un'integrazione fluida con varie piattaforme e dispositivi, inclusi i dispositivi mobili e i dispositivi edge, un aspetto fondamentale per le moderne applicazioni di intelligenza artificiale.
4. Flessibilità: Supporta attività di rilevamento e segmentazione, con la modalità di tracciamento in aggiunta, oltre a modelli configurabili per soddisfare requisiti specifici dei casi d'uso.

Consulta la documentazione di YOLO26 di Ultralytics per un'analisi più approfondita delle sue funzionalità e dei confronti delle prestazioni.

Sì, Ultralytics YOLO26 è particolarmente adatto ad 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 degli oggetti con elevata precisione in ambienti dinamici. Ecco alcuni esempi di utilizzo:

• Analisi della folla: Monitora e gestisci grandi assembramenti, garantendo la sicurezza e ottimizzando il flusso della folla con il conteggio basato sulla regione.
• Gestione del traffico: Traccia e conta i veicoli, analizza i flussi di traffico e gestisci la congestione in tempo reale grazie alle funzionalità di stima della velocità.
• Analisi del settore retail: Analizza i movimenti dei clienti e le interazioni con i prodotti per ottimizzare la disposizione dei negozi e migliorare l'esperienza dei clienti.
• Automazione industriale: Conta i prodotti sui nastri trasportatori e monitora le linee di produzione per migliorare il controllo qualità e l'efficienza.

Per applicazioni più specializzate, esplora le soluzioni Ultralytics per una serie completa di strumenti progettati per affrontare le sfide della computer vision nel mondo reale.