Ultralytics YOLO 🚀을 사용하여 다른 영역에서 개체 수 계산하기

영역 내 오브젝트 카운팅이란 무엇인가요?

Object counting in regions with Ultralytics YOLO11 involves precisely determining the number of objects within specified areas using advanced computer vision. This approach is valuable for optimizing processes, enhancing security, and improving efficiency in various applications.

Watch: Ultralytics YOLO11 | Ultralytics 솔루션 🚀을 사용한 다양한 영역에서의 개체 수 계산

지역 내 오브젝트 카운팅의 장점은?

• 정밀도와 정확성: 고급 컴퓨터 비전으로 개체를 세는 영역에서는 정밀하고 정확한 개수 계산이 가능하므로 수동 계산과 관련된 오류를 최소화할 수 있습니다.
• 효율성 개선: 자동화된 개체 카운팅은 운영 효율성을 향상시켜 다양한 애플리케이션에서 실시간 결과를 제공하고 프로세스를 간소화합니다.
• 다목적성 및 적용: 지역 내 객체 계수의 다용도성 덕분에 제조 및 감시에서 교통 모니터링에 이르기까지 다양한 영역에 적용할 수 있어 광범위한 활용도와 효율성을 제공합니다.

실제 애플리케이션

리테일	마켓 스트리트
People Counting in Different Region using Ultralytics YOLO11	Crowd Counting in Different Region using Ultralytics YOLO11

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 RegionCounter
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()

인수 RegionCounter

다음은 표입니다. RegionCounter 인수를 사용합니다:

자주 묻는 질문

What is object counting in specified regions using Ultralytics YOLO11?

Object counting in specified regions with Ultralytics YOLO11 involves detecting and tallying the number of objects within defined areas using advanced computer vision. This precise method enhances efficiency and accuracy across various applications like manufacturing, surveillance, and traffic monitoring.

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

Follow these steps to run object counting in Ultralytics YOLO11:

1. Ultralytics 리포지토리를 복제하고 디렉토리로 이동합니다:

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

2. 지역 카운팅 스크립트를 실행합니다:

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

더 많은 옵션을 보려면 지역 카운트 실행 섹션을 참조하세요.

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

Using Ultralytics YOLO11 for object counting in regions offers several advantages:

• 정밀도와 정확성: 수동 계산에서 흔히 볼 수 있는 오류를 최소화합니다.
• 효율성 개선: 실시간 결과를 제공하고 프로세스를 간소화합니다.
• 다목적성 및 활용도: 다양한 도메인에 적용하여 활용도를 높입니다.

장점 섹션에서 더 자세한 혜택을 살펴보세요.

지역에서 오브젝트 카운팅의 실제 적용 사례에는 어떤 것이 있나요?

Object counting with Ultralytics YOLO11 can be applied to numerous real-world scenarios:

• 소매업: 유동인구 분석을 위한 사람 수 계산
• 시장 거리: 군중 밀도 관리.

실제 적용 사례 섹션에서 더 많은 사례를 살펴보세요.

📅1 년 전 생성됨 ✏️ 업데이트됨 17 일 전

댓글