Ultralytics YOLOv8 🚀을 사용하여 다른 영역에서 개체 수 계산하기

영역 내 오브젝트 카운팅이란 무엇인가요?

가 있는 영역의 객체 카운팅 Ultralytics YOLOv8 는 고급 컴퓨터 비전을 사용하여 지정된 영역 내의 개체 수를 정확하게 측정합니다. 이 접근 방식은 다양한 애플리케이션에서 프로세스를 최적화하고 보안을 강화하며 효율성을 개선하는 데 유용합니다.

Watch: Ultralytics YOLOv8 다중 및 이동 가능한 영역에서의 오브젝트 카운팅

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
다음을 사용하여 다른 지역에서 집계하는 사람 수 Ultralytics YOLOv8	다음을 사용하여 다른 지역의 군중 수 계산 Ultralytics YOLOv8

실행 단계

1단계: 필수 라이브러리 설치

Ultralytics 리포지토리를 복제하고 종속성을 설치한 다음 2단계의 제공된 명령을 사용하여 로컬 디렉토리로 이동합니다.

# Clone Ultralytics repo
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

# Navigate to the local directory
cd ultralytics/examples/YOLOv8-Region-Counter

2단계: 다음을 사용하여 영역 계산 실행 Ultralytics YOLOv8

추론을 위해 다음 기본 명령을 실행합니다.

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

# Run model on CPU
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --device cpu

# Change model file
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --weights "path/to/model.pt"

# Detect specific classes (e.g., first and third classes)
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --classes 0 2

# View results without saving
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --view-img

선택적 인수

댓글