Mapas de calor de rastreamento de objetos com Ultralytics YOLO26#

A solução de mapa de calor do Ultralytics YOLO26 rastreia objetos entre quadros de vídeo e sobrepõe a intensidade acumulada do movimento em cada quadro. Assim, as áreas movimentadas brilham em cores quentes, enquanto as áreas tranquilas permanecem em tons frios. Desenvolvida com base no rastreamento de objetos do YOLO26, ela transforma qualquer vídeo em um mapa de atividade espacial que revela o fluxo de tráfego, a movimentação de multidões e as áreas de permanência com uma única chamada de Python ou comando da CLI.

Por que usar mapas de calor para análise de vídeo?#

• Identifique padrões de atividade rapidamente: a intensidade se acumula onde os objetos rastreados permanecem, destacando faixas de tráfego intenso, prateleiras populares ou gargalos de multidões sem precisar revisar manualmente cada quadro.
• Rastreamento integrado: a solução executa internamente a detecção e o rastreamento do YOLO26, sem precisar configurar um pipeline de rastreamento separado.
• Contagem na mesma execução: passe um region para contar os objetos que entram e saem de uma zona enquanto o mapa de calor é gerado, combinando duas tarefas de análise em uma execução.

Aplicações no mundo real#

Transportes	Retalho
Mapa de calor de transportes do Ultralytics YOLO	Mapa de calor do varejo do Ultralytics YOLO

Como gerar mapas de calor com Ultralytics YOLO#

Execute a solução de mapa de calor em uma fonte de vídeo pela CLI ou pelo Python. O exemplo em Python grava os quadros processados em um arquivo de vídeo de saída:

# Run a heatmap example
yolo solutions heatmap show=True

# Pass a source video
yolo solutions heatmap source="path/to/video.mp4"

# Pass a custom colormap
yolo solutions heatmap colormap=cv2.COLORMAP_INFERNO

# Heatmaps + object counting
yolo solutions heatmap region="[(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]"

Argumentos de Heatmap()#

Aqui está uma tabela com os argumentos de Heatmap:

Você também pode aplicar diferentes argumentos de track na solução Heatmap.

Além disso, os argumentos de visualização compatíveis estão listados abaixo:

Mapas de cores para mapas de calor#

O argumento colormap aceita qualquer mapa de cores do OpenCV. Passe a constante do módulo cv2, por exemplo, colormap=cv2.COLORMAP_INFERNO:

Como os mapas de calor funcionam#

A solução Heatmap estende a classe ObjectCounter. No primeiro quadro processado, ela cria uma camada de intensidade em branco com o mesmo tamanho do quadro. Em seguida, cada quadro é processado em duas etapas:

1. O rastreamento do YOLO26 detecta e acompanha cada objeto no quadro
2. Para cada objeto rastreado, a intensidade do mapa de calor aumenta em uma região circular centralizada na caixa delimitadora do objeto

Uma vez por quadro, a camada de intensidade acumulada é normalizada, colorida com o mapa de cores selecionado e mesclada com o quadro original. A sobreposição aparece assim que pelo menos um objeto é rastreado; até lá, os quadros são exibidos sem a sobreposição do mapa de calor.

O resultado é uma visualização dinâmica que se desenvolve ao longo do tempo, revelando padrões de tráfego, movimentação de multidões ou outros comportamentos espaciais nos dados de vídeo. Quando uma region é definida, a solução também conta objetos que entram e saem dessa região enquanto o mapa de calor se desenvolve.

Conclusão#

A solução Heatmap do Ultralytics YOLO26 transforma os resultados do rastreamento de objetos em uma sobreposição intuitiva de atividade com poucas linhas de código. Para ir além, combine-a com a contagem de objetos, explore as outras soluções da Ultralytics ou leia sobre o modo de rastreamento subjacente.

Perguntas frequentes#