Ultralytics ソリューションYOLO11 、現実の問題を解決する。
Ultralytics ソリューションは、YOLO モデルの最先端のアプリケーションを提供し、オブジェクトのカウント、ぼかし、セキュリティシステムなどの現実的なソリューションを提供し、さまざまな産業における効率と精度を高めます。実用的でインパクトのある実装のためのYOLO11 のパワーを発見してください。
見るんだ： How to Run Ultralytics Solutions from the Command Line (CLI) | Ultralytics YOLO11 🚀
ソリューション
ここでは、素晴らしいコンピュータビジョンプロジェクトを作成するために使用できるUltralytics ソリューションを厳選してご紹介します。
- オブジェクトカウント🚀：YOLO11 でリアルタイムのオブジェクト カウントを学びます。ライブビデオストリームのオブジェクトを正確にカウントするための専門知識を身につけましょう。
- オブジェクトの切り抜き🚀：YOLO11 、画像やビデオからオブジェクトを正確に抽出します。
- オブジェクトぼかし🚀：画像やビデオ処理でプライバシーを保護するために、YOLO11 を使用してオブジェクトのぼかしを適用します。
- ワークアウトのモニタリング🚀：YOLO11 を使ってワークアウトをモニターする方法をご覧ください。様々なフィットネス・ルーティンをリアルタイムで追跡・分析する方法を学びましょう。
- 領域内のオブジェクトのカウント🚀：YOLO11 、さまざまな領域で正確な検出を行うために、特定の領域で物体をカウントします。
- セキュリティアラームシステム🚀：YOLO11 、新しいオブジェクトを検出するとアラートがトリガーされるセキュリティアラームシステムを作成します。特定のニーズに合わせてシステムをカスタマイズしましょう。
- ヒートマップ🚀：検出ヒートマップを利用して行列全体のデータ強度を視覚化し、コンピュータビジョンタスクで明確な洞察を提供します。
- オブジェクト追跡によるインスタンスセグメンテーション🚀新機能:インスタンスセグメンテーションとオブジェクト追跡をYOLO11 で実装し、正確なオブジェクト境界と継続的な監視を実現します。
- VisionEye View Objects Mapping🚀：特定の対象物に対する人間の目の焦点を模倣するシステムを開発し、細部を識別して優先順位をつけるコンピュータの能力を強化する。
- 速度推定🚀：YOLO11 、物体追跡技術を使って物体の速度を推定。自律走行車や交通監視などのアプリケーションに重要。
- 距離計算🚀：YOLO11 、空間分析に不可欠なバウンディングボックスのセントロイドを使用してオブジェクト間の距離を計算します。
- キュー管理🚀：待ち時間を最小化し、生産性を向上させるために、YOLO11 を使用して、効率的なキュー管理システムを実装する。
- 駐車場管理🚀：YOLO11 、駐車場内の車両の流れを整理・誘導し、スペースの利用率と利用者の体験を最適化します。
- 分析📊：YOLO11 、記述的分析、予測的分析、処方的分析を活用して、パターンを発見し、情報に基づいた意思決定を行うための包括的なデータ分析を実施します。
- Streamlit 🚀によるライブ推論：ユーザーフレンドリーなStreamlitインターフェイスを使用して、ウェブブラウザから直接、リアルタイムの物体検出のためにYOLO11 のパワーを活用します。
- ゾーン内のオブジェクトを追跡🎯 新機能：正確で効率的なモニタリングのために、YOLO11 を使用してビデオフレームの特定のゾーン内のオブジェクトを追跡する方法を学びます。
ソリューションの使用
コマンド情報
yolo SOLUTIONS SOLUTION_NAME ARGS
- SOLUTIONSは必須キーワードです。
- ソリューション名 (オプション）のいずれかである：
['count', 'heatmap', 'queue', 'speed', 'workout', 'analytics', 'trackzone']. - ARGS (オプション）はカスタム
arg=valueのようなペアがある。show_in=Trueデフォルト設定を上書きする。
議論
Predict args
Solutions also support some of the arguments from predict, including parameters such as conf, line_width, tracker, model, showそして classes.
| 議論 | タイプ | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
region |
list |
[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)] |
オブジェクトカウント、待ち行列監視、トラックゾーン、速度推定のための領域ポイントを定義します。ポイントは、分析用の多角形領域を形成する座標として定義されます。 |
show_in |
bool |
True |
定義された領域に入ったとカウントされたオブジェクトを表示するかどうかを示す。進入傾向の監視など、実際の分析に不可欠。 |
show_out |
bool |
True |
定義された領域から出たとカウントされたオブジェクトを表示するかどうかを示す。退出追跡と分析を必要とするアプリケーションに便利です。 |
colormap |
int or tuple |
COLORMAP_PARULA |
ヒートマップ可視化のために OpenCV がサポートするカラーマップを指定します。デフォルトは COLORMAP_PARULAしかし、他のカラーマップを使うこともできる。 |
up_angle |
float |
145.0 |
トレーニングモニタリングで「アップ」ポジションを検出するための角度しきい値。異なるエクササイズのキーポイントの位置に基づいて調整できます。 |
down_angle |
float |
90.0 |
ワークアウトのモニタリングで「ダウン」ポジションを検出するための角度しきい値。特定のエクササイズのキーポイント位置に基づいて調整します。 |
kpts |
list |
[6, 8, 10] |
ワークアウトのモニタリングに使用されるキーポイントのリスト。これらのキーポイントは、腕立て伏せ、懸垂、スクワット、腹筋運動などのエクササイズで、肩、肘、手首などの体の関節や部位に対応しています。 |
analytics_type |
str |
line |
生成する分析可視化のタイプを指定します。オプションには以下が含まれます。 "line", "pie", "bar"あるいは "area".デフォルトは "line" トレンドの視覚化のために。 |
json_file |
str |
None |
駐車場システムまたは同様のアプリケーションのための領域を定義するJSONファイルへのパス。分析エリアの柔軟な設定が可能。 |
records |
int |
5 |
Total detections count that triggers an automated email notification about unusual activity. |
ソリューションへの貢献
私たちはコミュニティからの貢献を歓迎します！もしあなたがUltralytics YOLO の特定の側面をマスターしていて、私たちのソリューションでまだカバーされていないのであれば、あなたの専門知識を共有することをお勧めします。ガイドを書くことは、コミュニティに恩返しをし、私たちのドキュメントをより包括的でユーザーフレンドリーにするのに役立つ素晴らしい方法です。
まずは、プルリクエスト(PR) 🛠️ の開設方法に関するガイドラインについて、貢献ガイドをお読みください。あなたの貢献を楽しみにしています！
Ultralytics YOLO エコシステムをより強固で汎用性の高いものにするため、一緒に頑張りましょう🙏！
よくあるご質問
Ultralytics YOLO をリアルタイムの物体カウントに使用するにはどうすればよいですか？
Ultralytics YOLO11 は、その高度なオブジェクト検出機能を活用することで、リアルタイムのオブジェクトカウントに使用できます。YOLO11 、ライブビデオストリーム解析用にセットアップすることができます。YOLO11 をインストールし、モデルをロードしてビデオフレームを処理するだけで、オブジェクトを動的にカウントできます。
Ultralytics YOLO をセキュリティシステムに使用するメリットは何ですか？
Ultralytics YOLO11 は、リアルタイムの物体検出とアラートメカニズムを提供することで、セキュリティシステムを強化します。YOLO11 を使用することで、監視エリア内で新しい物体が検出されたときにアラートをトリガーするセキュリティアラームシステムを構築できます。強固なセキュリティ監視のために、YOLO11 を使用してセキュリティアラームシステムをセットアップする方法をご覧ください。
Ultralytics YOLO キュー・マネジメント・システムをどのように改善できるか？
Ultralytics YOLO11 は、待ち行列内の人々を正確にカウント・追跡することで、待ち行列管理システムを大幅に改善し、待ち時間の短縮とサービス効率の最適化に貢献します。待ち行列管理に関する詳細なガイドに従って、効果的な待ち行列のモニタリングと分析のためにYOLO11 を実装する方法を学んでください。
Ultralytics YOLO はワークアウトのモニタリングに使えますか？
Ultralytics YOLO11 は、フィットネス・ルーティンをリアルタイムで追跡・分析することで、ワークアウトのモニタリングに効果的に使用できます。これにより、エクササイズのフォームやパフォーマンスを正確に評価することができます。ワークアウトのモニタリングに関するガイドを参照して、YOLO11 を使用したAI搭載ワークアウト モニタリング システムのセットアップ方法を学んでください。
Ultralytics YOLO データ可視化のためのヒートマップ作成にどのように役立ちますか？
Ultralytics YOLO11 は、ヒートマップを生成して、与えられた領域全体のデータ強度を視覚化し、アクティビティの高い領域や関心のある領域を強調することができます。この機能は、様々なコンピュータビジョンタスクのパターンや傾向を理解する際に特に役立ちます。包括的なデータ分析と視覚化のためのYOLO11 でのヒートマップの作成と使用について、詳しくはこちらをご覧ください。
