Ultralytics YOLO26によるキュー管理#

Ultralytics YOLO26をリアルタイムのキュー管理に使用するには、次の手順に従います。

1. cv2.VideoCaptureを使用して動画フィードを取得します。
2. キュー管理の対象領域（ROI）を定義します。
3. yolo26n.ptなどのYOLO26モデルと領域を指定して、solutions.QueueManagerを初期化します。
4. フレームを処理してオブジェクトを検出し、キューを管理します。

最小限の例を次に示します。

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
queue_region = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]

queuemanager = solutions.QueueManager(
    model="yolo26n.pt",
    region=queue_region,
    line_width=3,
    show=True,
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        break
    results = queuemanager(im0)

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Ultralytics Platformを活用すると、キュー管理ソリューションを支えるモデルのトレーニングとデプロイに使いやすいプラットフォームを利用でき、このプロセスを効率化できます。

キュー管理にUltralytics YOLO26を使用すると、次のようなメリットがあります。

• 待ち時間の大幅な短縮: キューを効率的に整理し、顧客の待ち時間を短縮して満足度を高めます。
• 効率の向上: キューデータを分析してスタッフの配置や業務を最適化し、コストを削減します。
• リアルタイムの状況把握: 各フレームのキュー数をリアルタイムに表示し、列が長くなった場合に迅速な対応を可能にします。
• 拡張性: 小売店、空港、医療施設など、さまざまな環境に簡単に展開できます。

詳細については、キュー管理ソリューションをご覧ください。

キュー管理において、Ultralytics YOLO26にはTensorFlowやDetectron2と比べて次のようなメリットがあります。

• リアルタイム性能: YOLO26はリアルタイムの検出機能で知られており、より高速な処理を実現します。
• 使いやすさ: Ultralyticsは、トレーニングからデプロイまで、Ultralytics Platformを通じて使いやすい環境を提供します。
• 事前トレーニング済みモデル: さまざまな事前トレーニング済みモデルを利用できるため、セットアップにかかる時間を短縮できます。
• コミュニティサポート: 充実したドキュメントと活発なコミュニティサポートにより、問題を解決しやすくなります。

Ultralytics YOLOの使い始め方をご覧ください。

はい、Ultralytics YOLO26は空港や小売店など、さまざまな環境のキューを管理できます。QueueManagerに特定の領域や設定を指定することで、YOLO26は異なるキューのレイアウトや密度に対応できます。

空港向けの例:

queue_region_airport = [(50, 600), (1200, 600), (1200, 550), (50, 550)]
queue_airport = solutions.QueueManager(
    model="yolo26n.pt",
    region=queue_region_airport,
    line_width=3,
)

さまざまな用途について詳しくは、実環境でのアプリケーションのセクションをご覧ください。

Ultralytics YOLO26は、キュー管理に関するさまざまな実環境のアプリケーションで使用されています。

• 小売店: レジの列を監視して待ち時間を短縮し、顧客満足度を高めます。
• 空港: チケットカウンターや保安検査場の列を管理し、乗客がスムーズに利用できるようにします。
• 医療: クリニックや病院における患者の流れを最適化します。
• 銀行: 銀行の列を効率的に管理し、顧客サービスを向上させます。

コンピュータービジョンがさまざまな業界のキュー監視をどのように変革しているかについては、実環境におけるキュー管理のブログ記事をご覧ください。