Тепловые карты отслеживания объектов с Ultralytics YOLO26#

Решение Heatmap в Ultralytics YOLO26 отслеживает объекты между видеокадрами и накладывает на каждый кадр карту накопленной интенсивности их движения: оживлённые зоны выделяются тёплыми цветами, а спокойные остаются холодными. Решение построено на отслеживании объектов YOLO26 и превращает любое видео в карту пространственной активности, показывающую транспортные потоки, движение толпы и зоны длительного пребывания. Для этого достаточно одного вызова Python или команды CLI.

Зачем использовать тепловые карты для анализа видео?#

• Наглядное выявление закономерностей активности: интенсивность накапливается в местах, где находятся отслеживаемые объекты, поэтому оживлённые проходы, популярные полки и места скопления людей легко заметить без ручного просмотра каждого кадра.
• Отслеживание уже встроено: решение самостоятельно выполняет обнаружение и отслеживание объектов с помощью YOLO26, поэтому не нужно настраивать отдельный конвейер отслеживания.
• Подсчёт в том же проходе: передай region, чтобы подсчитывать входящие в зону и выходящие из неё объекты одновременно с построением тепловой карты и объединить две аналитические задачи в одном запуске.

Применение 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 Heatmap для видеоисточника 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:

В решении Heatmap также можно использовать различные аргументы track.

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 Heatmap расширяет класс ObjectCounter. При обработке первого кадра оно создаёт пустой слой интенсивности, соответствующий размеру кадра. Каждый кадр обрабатывается в два этапа:

1. YOLO26 отслеживает объекты и обнаруживает каждый из них в кадре
2. Для каждого отслеживаемого объекта интенсивность тепловой карты увеличивается в круглой области с центром в его ограничивающей рамке

Один раз за кадр накопленный слой интенсивности нормализуется, раскрашивается с помощью выбранной цветовой карты и накладывается на исходный кадр. Наложение появляется, когда отслежен хотя бы один объект; до этого кадры отображаются без тепловой карты.

В результате получается динамическая визуализация, которая формируется со временем и показывает схемы движения транспорта и толпы, а также другие пространственные закономерности в видеоданных. Если задан region, решение также подсчитывает объекты, входящие в эту область и покидающие её, пока формируется тепловая карта.

Заключение#

Решение Ultralytics YOLO26 Heatmap преобразует результаты отслеживания объектов в наглядное наложение активности — для этого достаточно нескольких строк кода. Чтобы расширить возможности, объедини его с подсчётом объектов, изучи другие решения Ultralytics или прочитай об используемом режиме отслеживания.

Часто задаваемые вопросы#