Ultralytics YOLO 🚀を使用した、異なる領域におけるオブジェクトのカウント。

Q: What is object counting in specified regions using Ultralytics YOLO11?

Ultralytics YOLO11 による特定領域内の物体計数では、高度なコンピュータ・ビジョンを使用して、定義された領域内の物体の数を検出し、集計します。この精密な方法は、製造、監視、交通監視など様々な用途で効率と精度を高めます。

Q: How do I run the region based object counting script with Ultralytics YOLO11?

Ultralytics YOLO11 でオブジェクト計数を実行するには、以下の手順に従います：その他のオプションについては、リージョンカウントの実行セクションを参照してください。

Q: Why should I use Ultralytics YOLO11 for object counting in regions?

Ultralytics YOLO11 をリージョンでのオブジェクトカウントに使用すると、いくつかの利点がある：利点のセクションでより深い利点を探そう。

Q: What are some real-world applications of object counting in regions?

Ultralytics YOLO11 オブジェクトカウントは、数多くの実世界シナリオに適用できます：実世界での応用例セクションや、ゾーンベースのモニタリング機能を追加するTrackZoneソリューションで、より多くの例をご覧ください。

リージョンにおけるオブジェクトカウントとは？

を持つ領域における物体計数では、高度なコンピュータ・ビジョンを用いて、特定領域内の物体の数を正確に決定する。 Ultralytics YOLO11は、高度なコンピュータ・ビジョンを使用して、指定された領域内のオブジェクトの数を正確に決定する。このアプローチは、プロセスの最適化、セキュリティの強化、様々なアプリケーションの効率化に有効である。

見るんだ： Ultralytics YOLO11 |Ultralytics ソリューション 🚀を使用した、異なる領域におけるオブジェクトのカウント。

リージョンにおけるオブジェクトカウントの利点は？

精度と正確さ：高度なコンピュータビジョンにより、正確で精度の高いカウントを実現し、手作業にありがちなエラーを最小限に抑えます。
効率の向上：自動化されたオブジェクトカウントは、リアルタイムで結果を提供し、異なるアプリケーション間のプロセスを合理化することで、業務効率を向上させます。
汎用性と応用：地域における物体計数の汎用性により、製造や監視から交通監視に至るまで、様々な領域で適用可能であり、その有用性と有効性の普及に寄与している。

実世界での応用

小売	マーケット・ストリート

各地域での人数の数え方Ultralytics YOLO11	各地域における人混みのカウントUltralytics YOLO11

Ultralytics YOLO使用した領域カウント

Python

import cv2

from ultralytics import solutions

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

# Pass region as list
# region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]

# Pass region as dictionary
region_points = {
    "region-01": [(50, 50), (250, 50), (250, 250), (50, 250)],
    "region-02": [(640, 640), (780, 640), (780, 720), (640, 720)],
}

# 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("region_counting.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Initialize region counter object
regioncounter = solutions.RegionCounter(
    show=True,  # display the frame
    region=region_points,  # pass region points
    model="yolo11n.pt",  # model for counting in regions i.e yolo11s.pt
)

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

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

    results = regioncounter(im0)

    # print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)

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

Ultralytics コード例

Ultralytics リージョン・カウント・モジュールは、サンプル・セクションにある。コードのカスタマイズのためにこの例を調べ、あなたの特定のユースケースに合うように修正することができます。

`RegionCounter` 議論

以下はその表である。 RegionCounter という議論がある：

議論	タイプ	デフォルト	説明
`model`	`str`	`None`	Ultralytics YOLO モデルファイルへのパス。
`region`	`list`	`[(20, 400), (1260, 400)]`	カウント領域を定義する点のリスト。

について RegionCounter ソリューションは、オブジェクト・トラッキング・パラメーターの使用を可能にする：

議論	タイプ	デフォルト	説明
`tracker`	`str`	`'botsort.yaml'`	使用するトラッキングアルゴリズムを指定する、 `bytetrack.yaml` または `botsort.yaml`.
`conf`	`float`	`0.3`	検出の信頼しきい値を設定します。低い値ではより多くのオブジェクトを追跡できますが、誤検出を含む可能性があります。
`iou`	`float`	`0.5`	重複検出をフィルタリングするためのIoU（Intersection over Union）しきい値を設定します。
`classes`	`list`	`None`	クラス・インデックスによって結果をフィルタリングする。例えば `classes=[0, 2, 3]` は指定されたクラスのみを追跡する。
`verbose`	`bool`	`True`	トラッキング結果の表示をコントロールし、トラッキングされたオブジェクトのビジュアル出力を提供します。
`device`	`str`	`None`	推論を行うデバイスを指定する（例． `cpu`, `cuda:0` または `0`).CPU 、特定のGPU 、またはモデル実行用の他のコンピュート・デバイスを選択することができます。

さらに、以下の可視化設定がサポートされている：

議論	タイプ	デフォルト	説明
`show`	`bool`	`False`	もし `True`注釈付きの画像やビデオをウィンドウに表示します。開発中やテスト中の即時の視覚的フィードバックに便利です。
`line_width`	`None or int`	`None`	バウンディングボックスの線幅を指定します。もし `None`線幅は画像サイズに応じて自動的に調整されます。視覚的にわかりやすくカスタマイズできます。

よくあるご質問

Ultralytics YOLO11 を使った特定領域でのオブジェクトカウントとは？

を使った特定領域内の物体計数 Ultralytics YOLO11は、高度なコンピュータビジョンを使用して、定義された領域内の物体の数を検出し、集計します。この精密な方法は、製造、監視、交通監視など様々な用途で効率と精度を高めます。

Ultralytics YOLO11 を使って、リージョンベースのオブジェクトカウントスクリプトを実行するには？

Ultralytics YOLO11 でオブジェクト・カウントを実行するには、以下の手順に従ってください：

Ultralytics リポジトリをクローンし、ディレクトリに移動する：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics
cd ultralytics/examples/YOLOv8-Region-Counter

地域カウントスクリプトを実行する：

python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --save-img

その他のオプションについては、ラン・リージョン・カウントのセクションをご覧ください。

リージョンでのオブジェクトカウントにUltralytics YOLO11 を使うべき理由は？

Ultralytics YOLO11 をリージョン内のオブジェクトカウントに使用すると、いくつかの利点がある：

リアルタイム処理： YOLO11アーキテクチャは高速推論を可能にし、即座の計数結果を必要とするアプリケーションに最適です。
柔軟な領域定義：このソリューションでは、特定の監視ニーズに合わせて、複数のカスタム領域を多角形、長方形、または線として定義することができます。
マルチクラスのサポート：同じリージョン内で異なるオブジェクトタイプを同時にカウントし、包括的な分析を提供します。
統合機能： Ultralytics Python APIまたはコマンドラインインターフェースを使用して、既存のシステムと簡単に統合できます。

より深い利点については、「利点」のセクションをご覧ください。

リージョンにおけるオブジェクトカウントの実際の応用例にはどのようなものがあるか？

Ultralytics YOLO11 を使った物体計数は、実世界の数多くのシナリオに適用できる：

小売分析：レイアウトと人員配置を最適化するために、店舗内のさまざまなセクションで顧客をカウントする。
交通管理：特定の道路区間や交差点における車両の流れを監視する。
製造：さまざまな生産ゾーンを移動する製品を追跡。
倉庫業務：指定された保管場所で在庫品を数える。
公共の安全：イベント時の特定ゾーンにおける群集密度を監視する。

実世界でのアプリケーションのセクションやTrackZoneソリューションで、ゾーンベースのモニタリング機能をさらに詳しくご覧ください。

📅作成：1年前 ✏️更新 5日前