Ultralytics Soluzioni: Sfruttare YOLO11 per risolvere i problemi del mondo reale

Ultralytics Le soluzioni forniscono applicazioni all'avanguardia dei modelli di YOLO , offrendo soluzioni reali come il conteggio degli oggetti, la sfocatura e i sistemi di sicurezza, migliorando l'efficienza e la precisione in diversi settori. Scoprite la potenza di YOLO11 per implementazioni pratiche e d'impatto.

Guarda: How to Run Ultralytics Solutions from the Command Line (CLI) | Ultralytics YOLO11 🚀

Soluzioni

Ecco il nostro elenco curato di soluzioni Ultralytics che possono essere utilizzate per creare fantastici progetti di computer vision.

Conteggio di oggetti 🚀: Imparate a eseguire il conteggio degli oggetti in tempo reale con YOLO11. Acquisite le competenze necessarie per contare accuratamente gli oggetti nei flussi video in diretta.
Ritaglio di oggetti 🚀: Ritaglio di oggetti con YOLO11 per un'estrazione precisa di oggetti da immagini e video.
Sfocatura degli oggetti 🚀: Applicare la sfocatura degli oggetti utilizzando YOLO11 per proteggere la privacy nell'elaborazione di immagini e video.
Monitoraggio degli allenamenti 🚀: Scoprite come monitorare gli allenamenti utilizzando YOLO11. Imparate a monitorare e analizzare varie routine di fitness in tempo reale.
Conteggio degli oggetti nelle regioni 🚀: Conta gli oggetti in regioni specifiche utilizzando YOLO11 per un rilevamento accurato in aree diverse.
Sistema di allarme di sicurezza 🚀: Create un sistema di allarme di sicurezza con YOLO11 che attiva avvisi al rilevamento di nuovi oggetti. Personalizzate il sistema per adattarlo alle vostre esigenze specifiche.
Mappe di calore 🚀: Utilizzate le heatmap di rilevamento per visualizzare l'intensità dei dati in una matrice, fornendo chiari approfondimenti nelle attività di computer vision.
Segmentazione delle istanze con tracciamento degli oggetti 🚀 NUOVO: implementate la segmentazione delle istanze e il tracciamento degli oggetti con YOLO11 per ottenere confini precisi degli oggetti e un monitoraggio continuo.
VisionEye View Objects Mapping 🚀: Sviluppare 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.
Stima della velocità 🚀: Stimare la velocità degli oggetti utilizzando YOLO11 e tecniche di tracciamento degli oggetti, fondamentali per applicazioni come i veicoli autonomi e il monitoraggio del traffico.
Calcolo della distanza 🚀: Calcola le distanze tra gli oggetti utilizzando i centroidi dei riquadri di delimitazione in YOLO11, essenziale per l'analisi spaziale.
Gestione delle code 🚀: Implementare sistemi efficienti di gestione delle code per ridurre al minimo i tempi di attesa e migliorare la produttività utilizzando YOLO11.
Gestione dei parcheggi 🚀: Organizzare e dirigere il flusso dei veicoli nelle aree di parcheggio con YOLO11, ottimizzando l'utilizzo dello spazio e l'esperienza degli utenti.
Analisi 📊: Conducete un'analisi completa dei dati per scoprire modelli e prendere decisioni informate, sfruttando YOLO11 per l'analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva.
Inferenza dal vivo con Streamlit 🚀: Sfruttate la potenza di YOLO11 per il rilevamento di oggetti in tempo reale direttamente dal browser web con un'interfaccia Streamlit di facile utilizzo.
Tracciamento di oggetti in zone 🎯 NUOVO: Imparate a tracciare gli oggetti all'interno di zone specifiche di fotogrammi video utilizzando YOLO11 per un monitoraggio preciso ed efficiente.

Soluzioni Utilizzo

Informazioni sul comando

yolo SOLUTIONS SOLUTION_NAME ARGS

SOLUTIONS è una parola chiave obbligatoria.
NOME SOLUZIONE (opzionale) è uno dei seguenti: ['count', 'heatmap', 'queue', 'speed', 'workout', 'analytics', 'trackzone'].
ARGS (opzionale) sono personalizzati arg=value coppie, come show_in=Trueper annullare le impostazioni predefinite.

CLI

yolo solutions count show=True  # for object counting

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

Argomenti

Predict args

Solutions also support some of the arguments from predict, including parameters such as conf, line_width, tracker, model, show, e classes.

Argomento	Tipo	Predefinito	Descrizione
`region`	`list`	`[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]`	Definisce i punti della regione per il conteggio degli oggetti, il monitoraggio delle code, la stima della zona di binario o della velocità. I punti sono definiti come coordinate che formano un'area poligonale per l'analisi.
`show_in`	`bool`	`True`	Indica se visualizzare gli oggetti che vengono conteggiati come entrati nell'area definita. Essenziale per l'analisi del mondo reale, come il monitoraggio delle tendenze di ingresso.
`show_out`	`bool`	`True`	Indica se visualizzare gli oggetti conteggiati come usciti dall'area definita. Utile per le applicazioni che richiedono il tracciamento dell'uscita e l'analisi.
`colormap`	`int or tuple`	`COLORMAP_PARULA`	Specifica la colormap supportata da OpenCV per la visualizzazione delle heatmap. L'impostazione predefinita è `COLORMAP_PARULA`ma è possibile utilizzare altre mappe di colori per le diverse preferenze di visualizzazione.
`up_angle`	`float`	`145.0`	Soglia angolare per il rilevamento della posizione "up" nel monitoraggio degli allenamenti. Può essere regolata in base alla posizione dei punti chiave per i diversi esercizi.
`down_angle`	`float`	`90.0`	Soglia dell'angolo per il rilevamento della posizione "giù" nel monitoraggio degli allenamenti. Regolare questa soglia in base alle posizioni dei punti chiave per esercizi specifici.
`kpts`	`list`	`[6, 8, 10]`	Elenco dei punti chiave utilizzati per monitorare gli allenamenti. Questi punti chiave corrispondono alle articolazioni o alle parti del corpo, come spalle, gomiti e polsi, per esercizi come flessioni, trazioni, squat e addominali.
`analytics_type`	`str`	`line`	Specifica il tipo di visualizzazione analitica da generare. Le opzioni includono `"line"`, `"pie"`, `"bar"`, o `"area"`. L'impostazione predefinita è `"line"` per la visualizzazione delle tendenze.
`json_file`	`str`	`None`	Percorso del file JSON che definisce le aree per i sistemi di parcheggio o applicazioni simili. Consente una configurazione flessibile delle aree di analisi.
`records`	`int`	`5`	Total detections count that triggers an automated email notification about unusual activity.

Contribuire alle nostre soluzioni

Siamo lieti di ricevere contributi dalla comunità! Se avete imparato a conoscere un aspetto particolare di Ultralytics YOLO che non è ancora stato trattato nelle nostre soluzioni, vi invitiamo a condividere la vostra esperienza. Scrivere una guida è un ottimo modo per dare un contributo alla comunità e aiutarci a rendere la nostra documentazione più completa e facile da usare.

Per iniziare, leggete la nostra Guida alla contribuzione per le linee guida su come aprire una richiesta di pull (PR) 🛠️. Saremo lieti di ricevere i vostri contributi!

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

FAQ

Come si può utilizzare Ultralytics YOLO per il conteggio degli oggetti in tempo reale?

Ultralytics YOLO11 può essere utilizzato per il conteggio degli oggetti in tempo reale, sfruttando le sue capacità avanzate di rilevamento degli oggetti. È possibile seguire la nostra guida dettagliata sul conteggio degli oggetti per configurare YOLO11 per l'analisi dei flussi video in diretta. È sufficiente installare YOLO11, caricare il modello ed elaborare i fotogrammi video per contare gli oggetti in modo dinamico.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di Ultralytics YOLO per i sistemi di sicurezza?

Ultralytics YOLO11 migliora i sistemi di sicurezza offrendo meccanismi di rilevamento degli oggetti e di allarme in tempo reale. Utilizzando YOLO11, è possibile creare un sistema di allarme di sicurezza che attiva gli avvisi quando vengono rilevati nuovi oggetti nell'area di sorveglianza. Scoprite come configurare un sistema di allarme di sicurezza con YOLO11 per un solido monitoraggio della sicurezza.

Come può Ultralytics YOLO migliorare i sistemi di gestione delle code?

Ultralytics YOLO11 può migliorare significativamente i sistemi di gestione delle code, contando e tracciando con precisione le persone in coda, contribuendo così a ridurre i tempi di attesa e a ottimizzare l'efficienza del servizio. Seguite la nostra guida dettagliata sulla gestione delle code per scoprire come implementare YOLO11 per un monitoraggio e un'analisi efficaci delle code.

Ultralytics YOLO può essere utilizzato per il monitoraggio dell'allenamento?

Sì, Ultralytics YOLO11 può essere utilizzato efficacemente per monitorare gli allenamenti, tracciando e analizzando le routine di fitness in tempo reale. Ciò consente di valutare con precisione la forma e le prestazioni degli esercizi. Esplorate la nostra guida sul monitoraggio degli allenamenti per scoprire come impostare un sistema di monitoraggio degli allenamenti alimentato dall'intelligenza artificiale utilizzando YOLO11.

In che modo Ultralytics YOLO aiuta a creare mappe di calore per la visualizzazione dei dati?

Ultralytics YOLO11 può generare mappe di calore per visualizzare l'intensità dei dati in una determinata area, evidenziando le regioni di maggiore attività o interesse. Questa funzione è particolarmente utile per comprendere schemi e tendenze in varie attività di computer vision. Per saperne di più sulla creazione e l'uso delle Heatmap con YOLO11 per un'analisi e una visualizzazione completa dei dati.

📅C reato 7 mesi fa ✏️ Aggiornato 10 giorni fa