Conteggio di oggetti in diverse regioni utilizzando Ultralytics YOLOv8 🚀

Cos'è il conteggio degli oggetti nelle regioni?

Il conteggio degli oggetti in regioni con Ultralytics YOLOv8 consiste nel determinare con precisione il numero di oggetti all'interno di aree specifiche utilizzando una visione computerizzata avanzata. Questo approccio è utile per ottimizzare i processi, aumentare la sicurezza e migliorare l'efficienza in diverse applicazioni.

Guarda: Ultralytics YOLOv8 Conteggio degli oggetti in regioni multiple e mobili

Vantaggi del conteggio degli oggetti nelle regioni?

• Precisione e accuratezza: Il conteggio degli oggetti nelle regioni con la visione computerizzata avanzata garantisce conteggi precisi e accurati, riducendo al minimo gli errori spesso associati al conteggio manuale.
• Miglioramento dell'efficienza: Il conteggio automatico degli oggetti migliora l'efficienza operativa, fornendo risultati in tempo reale e semplificando i processi tra le diverse applicazioni.
• Versatilità e applicazione: La versatilità del conteggio degli oggetti nelle regioni lo rende applicabile in diversi ambiti, dalla produzione alla sorveglianza, fino al monitoraggio del traffico, contribuendo alla sua ampia utilità ed efficacia.

Applicazioni nel mondo reale

Vendita al dettaglio	Strade del mercato
Conteggio delle persone in diverse regioni utilizzando Ultralytics YOLOv8	Conteggio delle folle in diverse regioni utilizzando Ultralytics YOLOv8

Passi da eseguire

Passo 1: Installare le librerie necessarie

Inizia clonando il repository Ultralytics , installando le dipendenze e navigando nella directory locale utilizzando i comandi forniti al punto 2.

# Clone Ultralytics repo
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

# Navigate to the local directory
cd ultralytics/examples/YOLOv8-Region-Counter

Passo 2: Eseguire il conteggio delle regioni utilizzando Ultralytics YOLOv8

Esegui i seguenti comandi di base per l'inferenza.

# Save results
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --save-img

# Run model on CPU
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --device cpu

# Change model file
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --weights "path/to/model.pt"

# Detect specific classes (e.g., first and third classes)
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --classes 0 2

# View results without saving
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --view-img

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