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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。

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 YOLOv8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 YOLOv8 各地域における人混みのカウントUltralytics YOLOv8
各地域での人数の数え方Ultralytics YOLOv8 各地域における人混みのカウントUltralytics YOLOv8

領域カウントの例

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("Path/to/video/file.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

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

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

# Init Object Counter
region = solutions.RegionCounter(
    show=True,
    region=region_points,
    model="yolo11n.pt",
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = region.count(im0)
    video_writer.write(im0)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

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。

議論 RegionCounter

以下はその表である。 RegionCounter という議論がある：

名称 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。
line_width int 2 バウンディングボックスの線の太さ。
show bool False ビデオストリームを表示するかどうかを制御するフラグ。

よくあるご質問

Ultralytics YOLOv8 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 YOLOv8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 YOLOv8 でオブジェクトカウントのスクリプトを実行するには？

Ultralytics YOLOv8 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：

  1. 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

  2. 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 YOLOv8 を使うべき理由は？

Ultralytics YOLOv8 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：

  • 精度と正確さ：手作業でよく見られる誤差を最小限に抑えます。
  • 効率改善：リアルタイムの結果を提供し、プロセスを合理化します。
  • 汎用性と応用性：様々な領域に適用され、実用性を高める。

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。

定義された領域は、ビデオ再生中に調整できますか？

Ultralytics YOLOv8 では、ビデオ再生中にリージョンをインタラクティブに移動できます。マウスの左ボタンをクリックしてドラッグするだけで、リージョンを再配置できます。この機能は、ダイナミックな環境での柔軟性を高めます。詳しくは、移動可能なリージョンのヒント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 YOLOv8 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：

  • 小売業通行量分析のための人数のカウント。
  • マーケットストリート群集密度管理。

実世界での応用例をご覧ください。

📅作成：1年前 ✏️更新 13日前
リズワン・ムナワール グレン・ヨッハー ブルハンQ

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