Contagem de objetos com Ultralytics YOLO26#

Para contar objetos num vídeo com o Ultralytics YOLO26, podes seguir estes passos:

1. Importa as bibliotecas necessárias (cv2, ultralytics).
2. Define a região de contagem (por exemplo, um polígono, uma linha, etc.).
3. Configura a captura de vídeo e inicializa o contador de objetos.
4. Processa cada frame para acompanhar os objetos e contá-los dentro da região definida.

Aqui tens um exemplo simples de contagem numa região:

import cv2

from ultralytics import solutions

def count_objects_in_region(video_path, output_video_path, model_path):
    """Count objects in a specific region within a video."""
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    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))
    video_writer = cv2.VideoWriter(output_video_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

    region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]
    counter = solutions.ObjectCounter(show=True, region=region_points, model=model_path)

    while cap.isOpened():
        success, im0 = cap.read()
        if not success:
            print("Video frame is empty or processing is complete.")
            break
        results = counter(im0)
        video_writer.write(results.plot_im)

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

count_objects_in_region("path/to/video.mp4", "output_video.avi", "yolo26n.pt")

Para configurações e opções mais avançadas, consulta a solução RegionCounter para contar objetos em várias regiões simultaneamente.

A utilização do Ultralytics YOLO26 para a contagem de objetos oferece várias vantagens:

1. Otimização de recursos: facilita a gestão eficiente de recursos ao fornecer contagens precisas, ajudando a otimizar a alocação de recursos em setores como a gestão de inventário.
2. Segurança reforçada: reforça a segurança e a vigilância ao monitorizar e contar entidades com precisão, ajudando na deteção proativa de ameaças e nos sistemas de segurança.
3. Tomada de decisões informada: fornece informações valiosas para a tomada de decisões, otimizando processos em domínios como o retalho, a gestão de tráfego e outros.
4. Processamento em tempo real: a arquitetura do YOLO26 permite a inferência em tempo real, tornando-o adequado para transmissões de vídeo ao vivo e aplicações sensíveis ao tempo.

Para obter exemplos de implementação e aplicações práticas, explora a solução TrackZone para acompanhar objetos em zonas específicas.

Para contar classes específicas de objetos com o Ultralytics YOLO26, tens de especificar as classes pretendidas durante a fase de acompanhamento. Abaixo tens um exemplo em Python:

import cv2

from ultralytics import solutions

def count_specific_classes(video_path, output_video_path, model_path, classes_to_count):
    """Count specific classes of objects in a video."""
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    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))
    video_writer = cv2.VideoWriter(output_video_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

    line_points = [(20, 400), (1080, 400)]
    counter = solutions.ObjectCounter(show=True, region=line_points, model=model_path, classes=classes_to_count)

    while cap.isOpened():
        success, im0 = cap.read()
        if not success:
            print("Video frame is empty or processing is complete.")
            break
        results = counter(im0)
        video_writer.write(results.plot_im)

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

count_specific_classes("path/to/video.mp4", "output_specific_classes.avi", "yolo26n.pt", [0, 2])

Neste exemplo, classes_to_count=[0, 2] significa que são contados objetos da classe 0 e 2 (por exemplo, pessoa e carro no conjunto de dados COCO). Podes encontrar mais informações sobre os índices das classes na documentação do conjunto de dados COCO.

O Ultralytics YOLO26 oferece várias vantagens em relação a outros modelos de deteção de objetos, como Faster R-CNN, SSD e versões anteriores do YOLO:

1. Velocidade e eficiência: o YOLO26 oferece capacidades de processamento em tempo real, sendo ideal para aplicações que exigem inferência de alta velocidade, como vigilância e condução autónoma.
2. Precisão: proporciona uma precisão de deteção e acompanhamento de última geração, reduzindo os falsos positivos e melhorando a fiabilidade geral do sistema.
3. Facilidade de integração: o YOLO26 oferece uma integração perfeita com várias plataformas e dispositivos, incluindo dispositivos móveis e dispositivos de edge, o que é crucial para as aplicações modernas de IA.
4. Flexibilidade: suporta tarefas de deteção e segmentação, com o modo de acompanhamento e modelos configuráveis para satisfazer requisitos específicos de cada caso de utilização.

Consulta a documentação do YOLO26 da Ultralytics para uma análise mais aprofundada das suas funcionalidades e comparações de desempenho.

Sim, o Ultralytics YOLO26 é perfeitamente adequado para aplicações avançadas, como análise de multidões e gestão de tráfego, graças às suas capacidades de deteção em tempo real, escalabilidade e flexibilidade de integração. As suas funcionalidades avançadas permitem um acompanhamento, uma contagem e uma classificação de objetos de alta precisão em ambientes dinâmicos. Alguns exemplos de utilização incluem:

• Análise de multidões: monitoriza e gere grandes concentrações de pessoas, garantindo a segurança e otimizando o fluxo de multidões com a contagem baseada em regiões.
• Gestão de tráfego: acompanha e conta veículos, analisa padrões de tráfego e gere congestionamentos em tempo real com capacidades de estimativa de velocidade.
• Análise de retalho: analisa padrões de movimentação dos clientes e interações com produtos para otimizar a disposição das lojas e melhorar a experiência do cliente.
• Automação industrial: conta produtos em correias transportadoras e monitoriza linhas de produção para melhorar o controlo de qualidade e a eficiência.

Para aplicações mais especializadas, explora as soluções da Ultralytics, que oferecem um conjunto abrangente de ferramentas concebidas para desafios reais de visão computacional.