Тепловые карты отслеживания объектов с Ultralytics YOLO26#

Heatmap solution в Ultralytics YOLO26 отслеживает объекты по кадрам видео и накладывает интенсивность их накопленного движения на каждый кадр, поэтому оживленные зоны подсвечиваются теплыми цветами, а спокойные остаются холодными. Созданное на базе object tracking YOLO26, оно превращает любое видео в карту пространственной активности, которая выявляет транспортные потоки, движение толпы и зоны застоя с помощью одного вызова Python или команды CLI.

Зачем использовать тепловые карты для видеоаналитики?#

• Мгновенное обнаружение паттернов активности: Интенсивность накапливается там, где отслеживаемые объекты проводят время, поэтому оживленные полосы, популярные полки или места скопления людей выделяются без необходимости ручного просмотра кадр за кадром.
• Встроенное отслеживание: Решение выполняет обнаружение и отслеживание YOLO26 внутренне, поэтому не нужно настраивать отдельный конвейер отслеживания.
• Подсчет за один проход: Передай region для подсчета объектов, входящих в зону и выходящих из нее по мере построения тепловой карты, объединяя две аналитические задачи за один запуск.

Реальные сценарии применения#

Транспорт	Ритейл
Тепловая карта транспорта Ultralytics YOLO	Тепловая карта розничной торговли Ultralytics YOLO

Как создавать тепловые карты с помощью Ultralytics YOLO#

Запусти решение Heatmap для источника видео из 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 различные аргументы track в решении Heatmap.

Кроме того, ниже перечислены поддерживаемые аргументы визуализации:

Цветовые карты (Colormaps) тепловых карт#

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

Как работают тепловые карты#

Heatmap solution расширяет класс ObjectCounter. На первом обработанном кадре он создает пустой слой интенсивности, соответствующий размеру кадра. Затем каждый кадр обрабатывается в два этапа:

1. Отслеживание YOLO26 обнаруживает и следует за каждым объектом в кадре
2. Для каждого отслеживаемого объекта интенсивность тепловой карты увеличивается в пределах круговой области, центрированной в его ограничительной рамке (bbox)

Раз в кадр накопленный слой интенсивности нормализуется, раскрашивается с помощью выбранной цветовой карты и накладывается на исходный кадр. Наложение появляется, как только отслеживается хотя бы один объект; кадры без отслеживаемых объектов отображаются без наложения тепловой карты.

Результатом является динамическая визуализация, которая формируется со временем, выявляя закономерности движения транспорта, перемещения толпы или другое пространственное поведение в твоих видеоданных. Когда задан region, решение также counts objects, входящих в эту область и выходящих из нее во время построения тепловой карты.

Заключение#

Решение Ultralytics YOLO26 Heatmap превращает результаты отслеживания объектов в интуитивное наложение активности с помощью нескольких строк кода. Чтобы пойти дальше, объедини его с object counting, изучи другие Ultralytics Solutions или прочитай о лежащем в основе tracking mode.

FAQ#