Soluzioni Ultralytics: usa YOLO26 per risolvere problemi del mondo reale#

Le soluzioni Ultralytics offrono applicazioni all'avanguardia dei modelli YOLO, fornendo soluzioni concrete come il conteggio degli oggetti, la sfocatura e i sistemi di sicurezza, e migliorando l'efficienza e la precisione in diversi settori. Scopri la potenza di YOLO26 per implementazioni pratiche e di grande impatto.

Soluzioni#

Ecco la nostra selezione di soluzioni Ultralytics che puoi usare per creare fantastici progetti di visione artificiale.

• Analisi: esegui un'analisi completa dei dati per individuare schemi e prendere decisioni consapevoli, usando YOLO26 per analisi descrittive, predittive e prescrittive.
• Calcolo delle distanze: calcola le distanze tra gli oggetti usando i centroidi delle bounding box in YOLO26, essenziali per l'analisi spaziale.
• Mappe di calore: usa mappe di calore delle rilevazioni per visualizzare l'intensità dei dati su una matrice e ottenere informazioni chiare per le attività di visione artificiale.
• Segmentazione di istanze con tracciamento degli oggetti: implementa la segmentazione di istanze e il tracciamento degli oggetti con YOLO26 per ottenere contorni precisi degli oggetti e un monitoraggio continuo.
• Inferenza in tempo reale con Streamlit: sfrutta la potenza di YOLO26 per eseguire il rilevamento degli oggetti in tempo reale direttamente nel browser, tramite un'interfaccia Streamlit intuitiva.
• Sfocatura degli oggetti: applica la sfocatura agli oggetti con YOLO26 per proteggere la privacy nell'elaborazione di immagini e video.
• Conteggio degli oggetti: scopri come contare gli oggetti in tempo reale con YOLO26. Impara a contarli con precisione nei flussi video dal vivo.
• Conteggio degli oggetti nelle regioni: conta gli oggetti in regioni specifiche con YOLO26 per rilevarli con precisione in aree diverse.
• Ritaglio degli oggetti: impara a ritagliare gli oggetti con YOLO26 per estrarli con precisione da immagini e video.
• Gestione dei parcheggi: organizza e indirizza il flusso dei veicoli nelle aree di parcheggio con YOLO26, ottimizzando l'uso dello spazio e l'esperienza degli utenti.
• Gestione delle code: implementa sistemi efficienti di gestione delle code per ridurre al minimo i tempi di attesa e migliorare la produttività con YOLO26.
• Sistema di allarme di sicurezza: crea un sistema di allarme di sicurezza con YOLO26 che invia notifiche quando rileva nuovi oggetti. Personalizza il sistema in base alle tue esigenze specifiche.
• Ricerca per similarità: abilita il recupero intelligente delle immagini combinando gli embedding di OpenAI CLIP con la ricerca per similarità del coseno, consentendo query in linguaggio naturale come "persona con una borsa" o "veicoli in movimento".
• Stima della velocità: stima la velocità degli oggetti con YOLO26 e tecniche di tracciamento, essenziali per applicazioni come i veicoli autonomi e il monitoraggio del traffico.
• Tracciamento degli oggetti nelle zone: scopri come tracciare gli oggetti all'interno di zone specifiche dei fotogrammi video con YOLO26, per un monitoraggio preciso ed efficiente.
• Mappatura degli oggetti con VisionEye View: sviluppa sistemi che imitano la messa a fuoco dell'occhio umano su oggetti specifici, migliorando la capacità del computer di distinguere e dare priorità ai dettagli.
• Monitoraggio degli allenamenti: scopri come monitorare gli allenamenti con YOLO26. Impara a tracciare e analizzare in tempo reale diverse routine di fitness.

Argomenti delle soluzioni#

Uso di SolutionAnnotator#

Tutte le soluzioni Ultralytics usano la classe separata SolutionAnnotator, che estende la classe principale Annotator e fornisce i seguenti metodi:

Lavorare con SolutionResults#

A eccezione di Similarity Search, ogni chiamata a una soluzione restituisce un oggetto SolutionResults.

• Per il conteggio degli oggetti, i risultati includono in_count, out_count e classwise_count.

import cv2

from ultralytics import solutions

im0 = cv2.imread("path/to/img")

region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]

counter = solutions.ObjectCounter(
    show=True,  # visualizza l'output
    region=region_points,  # passa i punti della regione
    model="yolo26n.pt",  # model="yolo26n-obb.pt" per il conteggio degli oggetti con il modello OBB.
    # classes=[0, 2],  # conta classi specifiche, ad es. persona e auto con il modello COCO preaddestrato.
    # tracker="botsort.yaml"  # Scegli i tracker, ad es. "bytetrack.yaml"
)
results = counter(im0)
print(results.in_count)  # display in_counts
print(results.out_count)  # display out_counts
print(results.classwise_count)  # display classwise_count

Gli oggetti SolutionResults hanno i seguenti attributi:

Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione della classe SolutionResults.

Uso delle soluzioni tramite CLI#

yolo solutions count show=True # for object counting

yolo solutions count source="path/to/video.mp4" # specify video file path

Contribuisci alle nostre soluzioni#

Accogliamo con piacere i contributi della community! Se hai approfondito un aspetto specifico di Ultralytics YOLO che non è ancora trattato nelle nostre soluzioni, ti invitiamo a condividere le tue competenze. Scrivere una guida è un ottimo modo per restituire qualcosa alla community e aiutarci a rendere la documentazione più completa e intuitiva.

Per iniziare, leggi la nostra Guida ai contributi per sapere come aprire una Pull Request (PR) 🛠️. Non vediamo l'ora di ricevere i tuoi contributi!

Lavoriamo insieme per rendere l'ecosistema Ultralytics YOLO più solido e versatile 🙏!

Domande frequenti#