Тепловые карты отслеживания объектов с Ultralytics YOLO26#

Решение для тепловых карт в Ultralytics YOLO26 отслеживает объекты в последовательности кадров видео и накладывает на каждый кадр интенсивность их накопленного перемещения: в оживлённых областях появляются тёплые цвета, а спокойные области остаются холодными. Построенное на основе отслеживания объектов YOLO26, это решение превращает любое видео в пространственную карту активности, показывающую транспортные потоки, перемещение людей и зоны задержки с помощью одного вызова Python или команды CLI.

Зачем использовать тепловые карты для анализа видео?#

• Мгновенно выявляй закономерности активности: Интенсивность накапливается там, где отслеживаемые объекты проводят время, поэтому полосы с интенсивным движением, популярные полки или места скопления людей заметны без ручного покадрового просмотра.
• Отслеживание уже встроено: Решение самостоятельно выполняет обнаружение и отслеживание с помощью YOLO26, поэтому тебе не нужно настраивать отдельный конвейер отслеживания.
• Подсчёт за один проход: Передай region, чтобы считать объекты, входящие в зону и выходящие из неё, пока строится тепловая карта, объединив две аналитические задачи в одном запуске.

Примеры использования в реальном мире#

Транспорт	Розничная торговля
Тепловая карта транспорта Ultralytics YOLO	Тепловая карта розничной торговли Ultralytics YOLO

Как создавать тепловые карты с помощью Ultralytics YOLO#

Запусти решение для тепловых карт на источнике видео через CLI или Python. Пример на Python записывает обработанные кадры в выходной видеофайл:

# 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)]"

Аргументы Heatmap()#

Вот таблица с аргументами Heatmap:

Ты также можешь применять другие аргументы track в решении Heatmap.

Кроме того, ниже перечислены поддерживаемые аргументы визуализации:

Цветовые карты тепловой карты#

Аргумент colormap принимает любую цветовую карту OpenCV. Передай константу из модуля cv2, например colormap=cv2.COLORMAP_INFERNO:

Как работают тепловые карты#

Решение для тепловых карт расширяет класс ObjectCounter. На первом обработанном кадре оно создаёт пустой слой интенсивности, соответствующий размеру кадра. Затем каждый кадр обрабатывается в два этапа:

1. отслеживание YOLO26 обнаруживает каждый объект в кадре и отслеживает его
2. для каждого отслеживаемого объекта интенсивность тепловой карты увеличивается в пределах круглой области с центром в его ограничивающей рамке

Один раз за кадр накопленный слой интенсивности нормализуется, окрашивается с помощью выбранной цветовой карты и объединяется с исходным кадром. Наложение появляется, как только отслеживается хотя бы один объект; кадры без отслеживаемых объектов отображаются без наложения тепловой карты.

В результате получается динамическая визуализация, которая накапливается со временем и показывает схемы движения транспорта, перемещения людей и другие пространственные особенности в данных видео. Если задан region, решение также считает объекты, входящие в эту область и выходящие из неё, пока строится тепловая карта.

Заключение#

Решение Ultralytics YOLO26 для тепловых карт превращает результаты отслеживания объектов в интуитивно понятное наложение активности с помощью нескольких строк кода. Чтобы продолжить, объедини его с подсчётом объектов, изучи другие решения Ultralytics или прочитай об основном режиме отслеживания.

Часто задаваемые вопросы#