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.
Ver: Como rastrear objetos na região usando Ultralytics YOLO11 | Zona de Rastreamento 🚀
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 |
TrackZone utilizando Ultralytics YOLO
import cv2
from ultralytics import solutions
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]
# Video writer
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("trackzone_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", # use any model that Ultralytics support, i.e. YOLOv9, YOLOv10
# line_width=2, # adjust the line width for bounding boxes and text display
)
# Process video
while cap.isOpened():
success, im0 = cap.read()
if not success:
print("Video frame is empty or processing is complete.")
break
results = trackzone(im0)
# print(results) # access the output
video_writer.write(results.plot_im) # write the video file
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows() # destroy all opened windows
TrackZone
Argumentos
Aqui está uma tabela com os TrackZone
argumentos:
Argumento | Tipo | Predefinição | Descrição |
---|---|---|---|
model |
str |
None |
Caminho para o ficheiro do modelo Ultralytics YOLO . |
region |
list |
[(20, 400), (1260, 400)] |
Lista de pontos que definem a região de contagem. |
A solução TrackZone inclui suporte para track
parâmetros:
Argumento | Tipo | Predefinição | Descrição |
---|---|---|---|
tracker |
str |
'botsort.yaml' |
Especifica o algoritmo de seguimento a utilizar, por exemplo, bytetrack.yaml ou botsort.yaml . |
conf |
float |
0.3 |
Define o limiar de confiança para as detecções; valores mais baixos permitem o seguimento de mais objectos, mas podem incluir falsos positivos. |
iou |
float |
0.5 |
Define o limiar de Intersecção sobre União (IoU) para filtrar detecções sobrepostas. |
classes |
list |
None |
Filtra os resultados por índice de classe. Por exemplo, classes=[0, 2, 3] só rastreia as classes especificadas. |
verbose |
bool |
True |
Controla a apresentação dos resultados do seguimento, fornecendo uma saída visual dos objectos seguidos. |
device |
str |
None |
Especifica o dispositivo para inferência (por exemplo, cpu , cuda:0 ou 0 ). Permite aos utilizadores selecionar entre CPU, um GPU específico, ou outros dispositivos de computação para a execução do modelo. |
Além disso, estão disponíveis as seguintes opções de visualização:
Argumento | Tipo | Predefinição | Descrição |
---|---|---|---|
show |
bool |
False |
Se True apresenta as imagens ou vídeos anotados numa janela. Útil para feedback visual imediato durante o desenvolvimento ou teste. |
line_width |
None or int |
None |
Especifica a largura da linha das caixas delimitadoras. Se None A largura da linha é ajustada automaticamente com base no tamanho da imagem. Proporciona uma personalização visual para maior clareza. |
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.
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.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
results = trackzone(im0)
video_writer.write(results.plot_im)
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)]
# Initialize trackzone
trackzone = solutions.TrackZone(
show=True, # display the output
region=region_points, # pass region points
)