Soluzioni Ultralytics: Sfrutta YOLO26 per Risolvere Problemi del Mondo Reale#

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

Soluzioni#

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

• Analytics: Conduci un'analisi approfondita dei dati per scoprire pattern e prendere decisioni informate, sfruttando YOLO26 per analisi descrittive, predittive e prescrittive.
• Distance Calculation: Calcola le distanze tra gli oggetti utilizzando i centroidi dei bounding box in YOLO26, operazione essenziale per l'analisi spaziale.
• Heatmaps: Utilizza mappe di calore di rilevamento per visualizzare l'intensità dei dati su una matrice, fornendo approfondimenti chiari nelle attività di computer vision.
• Instance Segmentation with Object Tracking: Implementa l'instance segmentation e il tracciamento degli oggetti con YOLO26 per ottenere confini precisi degli oggetti e un monitoraggio continuo.
• Live Inference with Streamlit: Sfrutta la potenza di YOLO26 per l'object detection in tempo reale direttamente tramite il tuo browser web con un'interfaccia Streamlit intuitiva.
• Object Blurring: Applica la sfocatura degli oggetti utilizzando YOLO26 per proteggere la privacy nell'elaborazione di immagini e video.
• Object Counting: Impara a eseguire il conteggio degli oggetti in tempo reale con YOLO26. Ottieni le competenze per contare accuratamente gli oggetti nei flussi video in diretta.
• Object Counting in Regions: Conta gli oggetti in regioni specifiche utilizzando YOLO26 per un rilevamento accurato in aree diverse.
• Object Cropping: Padroneggia il ritaglio degli oggetti con YOLO26 per un'estrazione precisa degli oggetti da immagini e video.
• Parking Management: Organizza e dirigi il flusso dei veicoli nelle aree di parcheggio con YOLO26, ottimizzando l'utilizzo dello spazio e l'esperienza utente.
• Queue Management: Implementa sistemi efficienti di gestione delle code per ridurre al minimo i tempi di attesa e migliorare la produttività utilizzando YOLO26.
• Security Alarm System: Crea un sistema di allarme di sicurezza con YOLO26 che attiva avvisi al rilevamento di nuovi oggetti. Personalizza il sistema per soddisfare le tue esigenze specifiche.
• Similarity Search: 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 che tiene una borsa" o "veicoli in movimento".
• Speed Estimation: Stima la velocità degli oggetti utilizzando YOLO26 e tecniche di tracciamento degli oggetti, fondamentale per applicazioni come veicoli autonomi e monitoraggio del traffico.
• Track Objects in Zone: Impara a tracciare oggetti all'interno di zone specifiche dei fotogrammi video utilizzando YOLO26 per un monitoraggio preciso ed efficiente.
• VisionEye View Objects Mapping: Sviluppa sistemi che imitano la messa a fuoco dell'occhio umano su oggetti specifici, migliorando la capacità del computer di discernere e dare priorità ai dettagli.
• Workouts Monitoring: Scopri come monitorare gli allenamenti utilizzando YOLO26. Impara a tracciare e analizzare varie routine di fitness in tempo reale.

Argomenti delle Soluzioni#

Utilizzo di SolutionAnnotator#

Tutte le Ultralytics Solutions utilizzano la classe separata SolutionAnnotator, che estende la classe principale Annotator, e dispongono dei seguenti metodi:

Lavorare con SolutionResults#

Tranne Similarity Search, ogni chiamata di Solution 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,  # display the output
    region=region_points,  # pass region points
    model="yolo26n.pt",  # model="yolo26n-obb.pt" for object counting with OBB model.
    # classes=[0, 2],  # count specific classes i.e. person and car with COCO pretrained model.
    # tracker="botsort.yaml"  # Choose trackers i.e "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

L'oggetto SolutionResults ha i seguenti attributi:

Per maggiori dettagli, fai riferimento alla documentazione della classe SolutionResults.

Utilizzo delle Solutions via CLI#

yolo solutions count show=True # for object counting

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

Contribuisci alle nostre Solutions#

Accogliamo con favore i contributi della community! Se hai padroneggiato un aspetto particolare di Ultralytics YOLO non ancora trattato nelle nostre soluzioni, ti incoraggiamo a condividere la tua esperienza. Scrivere una guida è un ottimo modo per restituire valore alla community e aiutarci a rendere la nostra documentazione più completa e facile da usare.

Per iniziare, leggi la nostra Contributing Guide per le linee guida su come aprire una Pull Request (PR) 🛠️. Non vediamo l'ora di ricevere i tuoi contributi!

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FAQ#