TrackZone utilizzando Ultralytics YOLO11

Che cos'è TrackZone?

TrackZone è specializzato nel monitoraggio di oggetti all'interno di aree designate di un'inquadratura, anziché dell'intera inquadratura. Costruito su Ultralytics YOLO11TrackZone integra il rilevamento e il tracciamento degli oggetti all'interno di zone specifiche per i video e i feed di telecamere in diretta. YOLO11 Gli algoritmi avanzati e le tecnologie di deep learning ne fanno una scelta perfetta per i casi d'uso in tempo reale, offrendo un tracciamento preciso ed efficiente degli oggetti in applicazioni come il monitoraggio della folla e la sorveglianza.

Vantaggi del tracciamento degli oggetti in zone (TrackZone)

• Analisi mirata: Il tracciamento degli oggetti all'interno di zone specifiche consente di ottenere approfondimenti più mirati, permettendo un monitoraggio e un'analisi precisi delle aree di interesse, come i punti di ingresso o le zone riservate.
• Efficienza migliorata: Restringendo l'ambito di tracciamento a zone definite, TrackZone riduce l'overhead computazionale, garantendo un'elaborazione più rapida e prestazioni ottimali.
• Maggiore sicurezza: La localizzazione zonale migliora la sorveglianza monitorando le aree critiche, favorendo il rilevamento tempestivo di attività insolite o di violazioni della sicurezza.
• Soluzioni scalabili: La possibilità di concentrarsi su zone specifiche rende TrackZone adattabile a diversi scenari, dagli spazi commerciali agli ambienti industriali, garantendo una perfetta integrazione e scalabilità.

Applicazioni nel mondo reale

Agricoltura	Trasporto
Tracciamento delle piante sul campo Ultralytics YOLO11	Tracciamento dei veicoli su strada Ultralytics YOLO11

# Run a trackzone example
yolo solutions trackzone show=True

# Pass a source video
yolo solutions trackzone show=True source="path/to/video/file.mp4"

# Pass region coordinates
yolo solutions trackzone show=True region=[(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
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))

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("object_counting_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init TrackZone (Object Tracking in Zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # Display the output
    region=region_points,  # Pass region points
    model="yolo11n.pt",  # You can use any model that Ultralytics support, i.e. YOLOv9, YOLOv10
    # line_width=2,  # Adjust the line width for bounding boxes and text display
    # classes=[0, 2],  # If you want to count specific classes i.e. person and car with COCO pretrained model.
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = trackzone.trackzone(im0)
    video_writer.write(im0)

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

Argomento TrackZone

Ecco una tabella con i dati TrackZone argomenti:

Argomenti model.track

FAQ

Come si fa a tracciare gli oggetti in un'area o zona specifica di un fotogramma video utilizzando Ultralytics YOLO11 ?

Il tracciamento di oggetti in un'area o zona definita di un fotogramma video è semplice con Ultralytics YOLO11 . È sufficiente utilizzare il comando fornito di seguito per avviare il tracciamento. Questo approccio garantisce un'analisi efficiente e risultati accurati, rendendolo ideale per applicazioni come la sorveglianza, la gestione della folla o qualsiasi scenario che richieda il tracciamento zonale.

yolo solutions trackzone source="path/to/video/file.mp4" show=True

Come posso utilizzare TrackZone in Python con Ultralytics YOLO11 ?

Con poche righe di codice, è possibile impostare il tracciamento degli oggetti in zone specifiche, semplificando l'integrazione nei progetti.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
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))

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("object_counting_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init TrackZone (Object Tracking in Zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # Display the output
    region=region_points,  # Pass region points
    model="yolo11n.pt",
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = trackzone.trackzone(im0)
    video_writer.write(im0)

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

Come si configurano i punti di zona per l'elaborazione video con Ultralytics TrackZone?

La configurazione dei punti di zona per l'elaborazione video con Ultralytics TrackZone è semplice e personalizzabile. È possibile definire e regolare le zone direttamente tramite uno script di Python , consentendo un controllo preciso delle aree che si desidera monitorare.

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Init TrackZone (Object Tracking in Zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # Display the output
    region=region_points,  # Pass region points
)

📅C reato 1 mese fa ✏️ Aggiornato 0 giorni fa

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