Ultralytics Solutions: Utiliza o YOLO26 para Resolver Problemas do Mundo Real#

As Ultralytics Solutions fornecem aplicações de ponta de modelos YOLO, oferecendo soluções do mundo real como contagem de objetos, desfoque e sistemas de segurança, melhorando a eficiência e a accuracy em diversos setores. Descobre o poder do YOLO26 para implementações práticas e impactantes.

Soluções#

Aqui tens a nossa lista selecionada de soluções Ultralytics que podes usar para criar projetos incríveis de computer vision.

• Analytics: Realiza análises de dados abrangentes para descobrir padrões e tomar decisões informadas, aproveitando o YOLO26 para análises descritivas, preditivas e prescritivas.
• Distance Calculation: Calcula distâncias entre objetos utilizando centroides de bounding box no YOLO26, essencial para análise espacial.
• Heatmaps: Utiliza mapas de calor de deteção para visualizar a intensidade de dados numa matriz, fornecendo insights claros em tarefas de computador vision.
• Instance Segmentation with Object Tracking: Implementa instance segmentation e rastreamento de objetos com o YOLO26 para alcançar limites de objetos precisos e monitorização contínua.
• Live Inference with Streamlit: Aproveita o poder do YOLO26 para object detection em tempo real diretamente através do teu navegador web com uma interface Streamlit fácil de usar.
• Object Blurring: Aplica o desfoque de objetos utilizando o YOLO26 para proteger a privacidade no processamento de imagens e vídeos.
• Object Counting: Aprende a realizar contagem de objetos em tempo real com o YOLO26. Adiciona a perícia para contar com precisão objetos em streams de vídeo ao vivo.
• Object Counting in Regions: Conta objetos em regiões específicas utilizando o YOLO26 para deteção precisa em várias áreas.
• Object Cropping: Domina o corte de objetos com o YOLO26 para extração precisa de objetos de imagens e vídeos.
• Parking Management: Organiza e direciona o fluxo de veículos em áreas de estacionamento com o YOLO26, otimizando a utilização do espaço e a experiência do utilizador.
• Queue Management: Implementa sistemas eficientes de gestão de filas para minimizar os tempos de espera e melhorar a produtividade usando o YOLO26.
• Security Alarm System: Cria um sistema de alarme de segurança com o YOLO26 que aciona alertas ao detetar novos objetos. Personaliza o sistema para satisfazer as tuas necessidades específicas.
• Similarity Search: Ativa a recuperação inteligente de imagens combinando embeddings do OpenAI CLIP com a pesquisa de similaridade de cosseno, permitindo consultas em linguagem natural como "person holding a bag" ou "vehicles in motion."
• Speed Estimation: Estima a velocidade de objetos usando o YOLO26 e técnicas de rastreamento de objetos, cruciais para aplicações como veículos autónomos e monitorização de tráfego.
• Track Objects in Zone: Aprende a rastrear objetos dentro de zonas específicas de fotogramas de vídeo utilizando o YOLO26 para uma monitorização precisa e eficiente.
• VisionEye View Objects Mapping: Desenvolve sistemas que imitam o foco do olho humano em objetos específicos, melhorando a capacidade do computador de discernir e priorizar detalhes.
• Workouts Monitoring: Descobre como monitorizar treinos usando o YOLO26. Aprende a rastrear e analisar várias rotinas de fitness em tempo real.

Argumentos das Soluções#

Uso do SolutionAnnotator#

Todas as Ultralytics Solutions usam a classe separada SolutionAnnotator, que estende a classe principal Annotator, e têm os seguintes métodos:

Trabalhando com SolutionResults#

Exceto Similarity Search, cada chamada de Solution devolve um objeto SolutionResults.

• Para contagem de objetos, os resultados incluem in_count, out_count e classwise_count.

import cv2

from ultralytics import solutions

im0 = cv2.imread("path/to/img")

region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]

counter = solutions.ObjectCounter(
    show=True,  # display the output
    region=region_points,  # pass region points
    model="yolo26n.pt",  # model="yolo26n-obb.pt" for object counting with OBB model.
    # classes=[0, 2],  # count specific classes i.e. person and car with COCO pretrained model.
    # tracker="botsort.yaml"  # Choose trackers i.e "bytetrack.yaml"
)
results = counter(im0)
print(results.in_count)  # display in_counts
print(results.out_count)  # display out_counts
print(results.classwise_count)  # display classwise_count

O objeto SolutionResults tem os seguintes atributos:

Para mais detalhes, consulta a SolutionResults class documentation.

Uso de Soluções via CLI#

yolo solutions count show=True # for object counting

yolo solutions count source="path/to/video.mp4" # specify video file path

Contribua com Nossas Soluções#

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FAQ#