Подсчёт объектов с использованием Ultralytics YOLO26#

Чтобы подсчитывать объекты в видео с помощью Ultralytics YOLO26, выполни следующие шаги:

1. Импортируй необходимые библиотеки (cv2, ultralytics).
2. Задай область подсчёта (например, полигон, линию и т. д.).
3. Настрой захват видео и инициализируй счётчик объектов.
4. Обработай каждый кадр, чтобы отслеживать объекты и подсчитывать их в заданной области.

Вот простой пример подсчёта в области:

import cv2

from ultralytics import solutions

def count_objects_in_region(video_path, output_video_path, model_path):
    """Count objects in a specific region within a video."""
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    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))
    video_writer = cv2.VideoWriter(output_video_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

    region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]
    counter = solutions.ObjectCounter(show=True, region=region_points, model=model_path)

    while cap.isOpened():
        success, im0 = cap.read()
        if not success:
            print("Video frame is empty or processing is complete.")
            break
        results = counter(im0)
        video_writer.write(results.plot_im)

    cap.release()
    video_writer.release()
    cv2.destroyAllWindows()

count_objects_in_region("path/to/video.mp4", "output_video.avi", "yolo26n.pt")

Дополнительные конфигурации и параметры см. в решении RegionCounter, предназначенном для одновременного подсчёта объектов в нескольких областях.

Использование Ultralytics YOLO26 для подсчёта объектов даёт несколько преимуществ:

1. Оптимизация ресурсов: Решение упрощает эффективное управление ресурсами благодаря точным значениям, помогая оптимизировать их распределение в таких отраслях, как управление запасами.
2. Повышенная безопасность: Решение повышает уровень безопасности и эффективности видеонаблюдения благодаря точному отслеживанию и подсчёту объектов, помогая заблаговременно обнаруживать угрозы и поддерживать системы безопасности.
3. Обоснованное принятие решений: Решение предоставляет ценные сведения для принятия решений и оптимизации процессов в таких областях, как розничная торговля, управление дорожным движением и других сферах.
4. Обработка в реальном времени: Архитектура YOLO26 обеспечивает вывод в реальном времени, поэтому модель подходит для потокового видео и приложений, чувствительных к задержкам.

Примеры реализации и практического применения см. в решении TrackZone, предназначенном для отслеживания объектов в определённых зонах.

Чтобы подсчитывать определённые классы объектов с помощью Ultralytics YOLO26, укажи интересующие тебя классы на этапе отслеживания. Ниже приведён пример на Python:

import cv2

from ultralytics import solutions

def count_specific_classes(video_path, output_video_path, model_path, classes_to_count):
    """Count specific classes of objects in a video."""
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    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))
    video_writer = cv2.VideoWriter(output_video_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

    line_points = [(20, 400), (1080, 400)]
    counter = solutions.ObjectCounter(show=True, region=line_points, model=model_path, classes=classes_to_count)

    while cap.isOpened():
        success, im0 = cap.read()
        if not success:
            print("Video frame is empty or processing is complete.")
            break
        results = counter(im0)
        video_writer.write(results.plot_im)

    cap.release()
    video_writer.release()
    cv2.destroyAllWindows()

count_specific_classes("path/to/video.mp4", "output_specific_classes.avi", "yolo26n.pt", [0, 2])

В этом примере classes_to_count=[0, 2] означает, что подсчитываются объекты классов 0 и 2 (например, человек и автомобиль в наборе данных COCO). Дополнительную информацию об индексах классов можно найти в документации к набору данных COCO.

Ultralytics YOLO26 имеет несколько преимуществ перед другими моделями обнаружения объектов, такими как Faster R-CNN, SSD и предыдущие версии YOLO:

1. Скорость и эффективность: YOLO26 поддерживает обработку в реальном времени, поэтому идеально подходит для приложений, требующих высокоскоростного вывода, таких как видеонаблюдение и автономное вождение.
2. Точность: Модель обеспечивает современный уровень точности обнаружения и отслеживания, сокращая количество ложных срабатываний и повышая общую надёжность системы.
3. Простота интеграции: YOLO26 легко интегрируется с различными платформами и устройствами, включая мобильные и периферийные устройства, что крайне важно для современных приложений ИИ.
4. Гибкость: Поддерживает задачи обнаружения и сегментации, а также режим отслеживания, и позволяет настраивать модели под конкретные требования сценария использования.

Подробнее о функциях YOLO26 и сравнении производительности см. в документации YOLO26 от Ultralytics.

Да, Ultralytics YOLO26 отлично подходит для сложных задач, таких как анализ толпы и управление дорожным движением, благодаря возможностям обнаружения в реальном времени, масштабируемости и гибкости интеграции. Расширенные функции модели обеспечивают высокоточность отслеживания, подсчёта и классификации объектов в динамичных условиях. Примеры использования:

• Анализ толпы: Наблюдай за большими скоплениями людей и управляй ими, обеспечивая безопасность и оптимизируя потоки людей с помощью подсчёта по областям.
• Управление дорожным движением: Отслеживай и подсчитывай транспортные средства, анализируй схемы движения и управляй заторами в реальном времени с помощью возможностей оценки скорости.
• Аналитика розничной торговли: Анализируй схемы перемещения покупателей и их взаимодействие с товарами, чтобы оптимизировать планировку магазинов и улучшить качество обслуживания.
• Промышленная автоматизация: Подсчитывай продукцию на конвейерных лентах и контролируй производственные линии для повышения качества и эффективности.

Для более специализированных задач изучи решения Ultralytics — полный набор инструментов для решения реальных задач компьютерного зрения.