高度なデータ可視化: Ultralytics YOLO11 を使用したヒートマップ 🚀

ヒートマップ入門

Ultralytics YOLO11で生成されたヒートマップは、複雑なデータを鮮やかな色分けされたマトリックスに変換します。この視覚的なツールは、色のスペクトルを使用してさまざまなデータ値を表現し、暖色系は高い強度を示し、寒色系は低い値を示します。ヒートマップは、複雑なデータパターン、相関関係、および異常を視覚化するのに優れており、多様な分野にわたるデータ解釈へのアクセスしやすく魅力的なアプローチを提供します。

見る: Ultralytics YOLO11を使用したヒートマップ

データ分析にヒートマップを選ぶ理由

• 直感的なデータ分布の可視化： ヒートマップは、データの集中と分布の理解を簡素化し、複雑なデータセットを理解しやすい視覚形式に変換します。
• 効率的なパターン検出: データをヒートマップ形式で視覚化することにより、傾向、クラスター、外れ値を簡単に見つけることができ、迅速な分析と洞察が促進されます。
• 空間分析と意思決定の強化: ヒートマップは、空間的関係を示すのに役立ち、ビジネスインテリジェンス、環境研究、都市計画などの分野での意思決定プロセスを支援します。

現実世界のアプリケーション

輸送	小売
Ultralytics YOLO11 交通量ヒートマップ	Ultralytics YOLO11 小売ヒートマップ

# Run a heatmap example
yolo solutions heatmap show=True

# Pass a source video
yolo solutions heatmap source="path/to/video.mp4"

# Pass a custom colormap
yolo solutions heatmap colormap=cv2.COLORMAP_INFERNO

# Heatmaps + object counting
yolo solutions heatmap region="[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]"

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Video writer
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("heatmap_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# For object counting with heatmap, you can pass region points.
# region_points = [(20, 400), (1080, 400)]                                      # line points
# region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]              # rectangle region
# region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360), (20, 400)]   # polygon points

# Initialize heatmap object
heatmap = solutions.Heatmap(
    show=True,  # display the output
    model="yolo11n.pt",  # path to the YOLO11 model file
    colormap=cv2.COLORMAP_PARULA,  # colormap of heatmap
    # region=region_points,  # object counting with heatmaps, you can pass region_points
    # classes=[0, 2],  # generate heatmap for specific classes i.e person and car.
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()

    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break

    results = heatmap(im0)

    # print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the processed frame.

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

Heatmap() 引数

の表を以下に示します。 Heatmap 引数：

さまざまなものを適用することもできます。 track の引数 Heatmap ソリューション。

さらに、サポートされている可視化引数は以下のとおりです。

ヒートマップ COLORMAP

これらのカラーマップは、異なる色の表現でデータを視覚化するためによく使用されます。

Ultralytics YOLO11におけるヒートマップの仕組み

Ultralytics YOLO11のヒートマップソリューションは、ObjectCounterクラスを拡張して、ビデオストリーム内の動きのパターンを生成および視覚化します。初期化されると、ソリューションは、オブジェクトがフレーム内を移動するにつれて更新される空白のヒートマップレイヤーを作成します。

検出された各オブジェクトに対するソリューション：

1. YOLO11の追跡機能を使用して、フレーム間でオブジェクトを追跡します
2. オブジェクトの位置でのヒートマップの強度を更新します
3. 選択したカラーマップを適用して、強度値を可視化します。
4. 色付きのヒートマップを元のフレームに重ねます

その結果、時間の経過とともに構築される動的な視覚化が実現し、ビデオデータ内の交通パターン、群衆の動き、またはその他の空間的挙動が明らかになります。

よくある質問

Ultralytics YOLO11は、どのようにヒートマップを生成し、それにはどのような利点がありますか？

Ultralytics YOLO11 は、複雑なデータを色分けされたマトリックスに変換することにより、ヒートマップを生成します。ここでは、異なる色相がデータの強度を表します。ヒートマップを使用すると、データ内のパターン、相関関係、および異常を簡単に視覚化できます。暖色系の色相は高い値を、寒色系の色相は低い値を表します。主な利点には、データ分布の直感的な視覚化、効率的なパターン検出、および意思決定のための高度な空間分析が含まれます。詳細および構成オプションについては、ヒートマップの構成セクションを参照してください。

Ultralytics YOLO11を使用して、オブジェクトの追跡とヒートマップの生成を同時に実行できますか？

はい、Ultralytics YOLO11は、オブジェクト追跡とヒートマップ生成を同時にサポートしています。これは、次の方法で実現できます。 Heatmap オブジェクト追跡モデルと統合されたソリューション。そのためには、ヒートマップオブジェクトを初期化し、YOLO11の追跡機能を使用する必要があります。簡単な例を次に示します。

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
heatmap = solutions.Heatmap(colormap=cv2.COLORMAP_PARULA, show=True, model="yolo11n.pt")

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        break
    results = heatmap(im0)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

詳細なガイダンスについては、トラッキングモードのページをご確認ください。

Ultralytics YOLO11 のヒートマップは、OpenCV や Matplotlib のような他のデータ可視化ツールと何が違うのですか？

Ultralytics YOLO11 ヒートマップは、オブジェクト検出および追跡モデルとの統合のために特別に設計されており、リアルタイムデータ分析のためのエンドツーエンドのソリューションを提供します。OpenCV や Matplotlib などの一般的な可視化ツールとは異なり、YOLO11 ヒートマップはパフォーマンスと自動処理に最適化されており、永続的な追跡、減衰率の調整、リアルタイムビデオオーバーレイなどの機能をサポートしています。YOLO11 のユニークな機能の詳細については、Ultralytics YOLO11 の概要をご覧ください。

Ultralytics YOLO11 を使用して、ヒートマップで特定のオブジェクトクラスのみを視覚化するにはどうすればよいですか？

特定のオブジェクトクラスを視覚化するには、 track() YOLOモデルのメソッド。たとえば、クラスインデックスが0と2の車と人物のみを可視化したい場合は、以下のように設定できます。 classes パラメータを適宜調整してください。

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
heatmap = solutions.Heatmap(show=True, model="yolo11n.pt", classes=[0, 2])

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        break
    results = heatmap(im0)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

データ分析におけるヒートマップ生成に、企業がUltralytics YOLO11を選ぶべきなのはなぜですか？

Ultralytics YOLO11 は、高度な物体検出とリアルタイムヒートマップ生成のシームレスな統合を提供し、データをより効果的に視覚化したい企業にとって理想的な選択肢となります。主な利点には、直感的なデータ分布の視覚化、効率的なパターン検出、より良い意思決定のための高度な空間分析が含まれます。さらに、YOLO11 の永続的な追跡、カスタマイズ可能なカラーマップ、およびさまざまなエクスポート形式のサポートなどの最先端機能により、包括的なデータ分析において TensorFlow や OpenCV などの他のツールよりも優れています。ビジネスアプリケーションの詳細については、Ultralytics Plans をご覧ください。

📅 1年前に作成 ✏️ 4か月前に更新

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