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

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

Soluzioni#

Ecco il nostro elenco selezionato di soluzioni Ultralytics che puoi utilizzare per creare fantastici progetti di computer vision.

• Analisi: esegui un'analisi completa dei dati per scoprire schemi e prendere decisioni informate, sfruttando YOLO26 per analisi descrittive, predittive e prescrittive.
• Calcolo delle distanze: calcola le distanze tra gli oggetti utilizzando i centroidi delle bounding box in YOLO26, un elemento essenziale per l'analisi spaziale.
• Mappe di calore: utilizza le mappe di calore delle rilevazioni per visualizzare l'intensità dei dati in una matrice, ottenendo informazioni chiare nelle attività di computer vision.
• Segmentazione delle istanze con tracciamento degli oggetti: implementa la segmentazione delle 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 la rilevazione degli oggetti in tempo reale direttamente dal tuo browser web, tramite un'interfaccia Streamlit intuitiva.
• Sfocatura degli oggetti: applica la sfocatura agli oggetti utilizzando YOLO26 per proteggere la privacy nell'elaborazione di immagini e video.
• Conteggio degli oggetti: impara a eseguire il conteggio degli oggetti in tempo reale con YOLO26. Acquisisci le competenze necessarie per contare con precisione gli oggetti nei flussi video dal vivo.
• Conteggio degli oggetti nelle regioni: conta gli oggetti in regioni specifiche utilizzando YOLO26 per una rilevazione accurata in aree diverse.
• Ritaglio degli oggetti: diventa esperto nel ritaglio degli oggetti con YOLO26 per estrarre con precisione gli oggetti da immagini e video.
• Gestione dei parcheggi: organizza e indirizza il flusso dei veicoli nelle aree di parcheggio con YOLO26, ottimizzando l'utilizzo degli spazi 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 utilizzando YOLO26.
• Sistema di allarme di sicurezza: crea un sistema di allarme di sicurezza con YOLO26 che attiva avvisi 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 coseno, consentendo query in linguaggio naturale come "persona con una borsa" o "veicoli in movimento".
• Stima della velocità: stima la velocità degli oggetti utilizzando YOLO26 e tecniche di tracciamento degli oggetti, fondamentali per applicazioni come i veicoli autonomi e il monitoraggio del traffico.
• Tracciamento degli oggetti in una zona: impara a tracciare gli oggetti all'interno di zone specifiche dei fotogrammi video utilizzando YOLO26 per un monitoraggio preciso ed efficiente.
• Mappatura degli oggetti con la vista VisionEye: sviluppa sistemi che imitano la focalizzazione 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 utilizzando YOLO26. Impara a tracciare e analizzare in tempo reale diverse routine di fitness.

Argomenti delle soluzioni#

Utilizzo di SolutionAnnotator#

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

Utilizzo di SolutionResults#

Ad 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,  # 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 presenta i seguenti attributi:

Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione della classe SolutionResults.

Utilizzo 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 acquisito una particolare esperienza in un aspetto 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 nostra documentazione più completa e intuitiva.

Per iniziare, leggi la nostra Guida ai contributi per conoscere le linee guida su come aprire una richiesta di integrazione (PR) 🛠️. Attendiamo con piacere i tuoi contributi!

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

FAQ#