TrackZone utilizando Ultralytics YOLO11

O que é o TrackZone?

O TrackZone é especializado na monitorização de objectos dentro de áreas designadas de um quadro em vez de todo o quadro. Construído em Ultralytics YOLO11integra a deteção e o seguimento de objectos especificamente em zonas para vídeos e imagens de câmaras em direto. YOLO11 Os algoritmos avançados e as tecnologias de aprendizagem profunda da TrackZone fazem dela a escolha perfeita para casos de utilização em tempo real, oferecendo um seguimento de objectos preciso e eficiente em aplicações como a monitorização e vigilância de multidões.

Vantagens do Seguimento de Objectos em Zonas (TrackZone)

• Análise direcionada: O rastreio de objectos dentro de zonas específicas permite obter informações mais específicas, possibilitando uma monitorização e análise precisas de áreas de interesse, tais como pontos de entrada ou zonas restritas.
• Eficiência melhorada: Ao limitar o âmbito do rastreio a zonas definidas, o TrackZone reduz a sobrecarga computacional, assegurando um processamento mais rápido e um desempenho ótimo.
• Segurança melhorada: O seguimento por zonas melhora a vigilância através da monitorização de áreas críticas, ajudando na deteção precoce de atividade invulgar ou de violações de segurança.
• Soluções escaláveis: A capacidade de se concentrar em zonas específicas torna o TrackZone adaptável a vários cenários, desde espaços de retalho a ambientes industriais, garantindo uma integração e escalabilidade perfeitas.

Aplicações no mundo real

Agricultura	Transporte
Rastreio de plantas no campo utilizando Ultralytics YOLO11	Localização de veículos na estrada utilizando Ultralytics YOLO11

# Run a trackzone example
yolo solutions trackzone show=True

# Pass a source video
yolo solutions trackzone show=True source="path/to/video/file.mp4"

# Pass region coordinates
yolo solutions trackzone show=True region=[(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

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 = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("object_counting_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init TrackZone (Object Tracking in Zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # Display the output
    region=region_points,  # Pass region points
    model="yolo11n.pt",  # You can use any model that Ultralytics support, i.e. YOLOv9, YOLOv10
    # line_width=2,  # Adjust the line width for bounding boxes and text display
    # classes=[0, 2],  # If you want to count specific classes i.e. person and car with COCO pretrained model.
)

# 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 = trackzone.trackzone(im0)
    video_writer.write(im0)

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

Argumento TrackZone

Aqui está uma tabela com os TrackZone argumentos:

Argumentos model.track

FAQ

Como posso localizar objectos numa área ou zona específica de um fotograma de vídeo utilizando Ultralytics YOLO11 ?

O seguimento de objectos numa área ou zona definida de um fotograma de vídeo é simples com Ultralytics YOLO11 . Basta usar o comando fornecido abaixo para iniciar o rastreamento. Esta abordagem assegura uma análise eficiente e resultados precisos, tornando-a ideal para aplicações como vigilância, gestão de multidões ou qualquer cenário que exija o seguimento zonal.

yolo solutions trackzone source="path/to/video/file.mp4" show=True

Como posso utilizar o TrackZone em Python com Ultralytics YOLO11 ?

Com apenas algumas linhas de código, pode configurar o seguimento de objectos em zonas específicas, facilitando a sua integração nos seus projectos.

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 = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("object_counting_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init TrackZone (Object Tracking in Zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # Display the output
    region=region_points,  # Pass 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 = trackzone.trackzone(im0)
    video_writer.write(im0)

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

Como configurar os pontos de zona para processamento de vídeo utilizando Ultralytics TrackZone?

A configuração de pontos de zona para processamento de vídeo com o Ultralytics TrackZone é simples e personalizável. Pode definir e ajustar diretamente as zonas através de um script Python , permitindo um controlo preciso das áreas que pretende monitorizar.

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Init TrackZone (Object Tracking in Zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # Display the output
    region=region_points,  # Pass region points
)

📅C riado há 8 dias ✏️ Atualizado há 8 dias

Comentários