Подсчет объектов в различных областях с помощью Ultralytics YOLO 🚀

Что такое подсчет объектов в регионах?

Object counting in regions with Ultralytics YOLO11 involves precisely determining the number of objects within specified areas using advanced computer vision. This approach is valuable for optimizing processes, enhancing security, and improving efficiency in various applications.

Смотреть: Подсчет объектов в различных областях с помощью решений Ultralytics YOLO11 | Ultralytics 🚀

Преимущества подсчета объектов в регионах?

• Точность и аккуратность: Подсчет объектов в регионах с помощью передового компьютерного зрения обеспечивает точный и аккуратный подсчет, сводя к минимуму ошибки, часто связанные с ручным подсчетом.
• Повышение эффективности: Автоматизированный подсчет объектов повышает эффективность работы, предоставляя результаты в режиме реального времени и оптимизируя процессы в различных приложениях.
• Универсальность и применение: Универсальность подсчета объектов в регионах делает его применимым в различных областях, от производства и наблюдения до мониторинга дорожного движения, что способствует его широкому распространению и эффективности.

Применение в реальном мире

Розничная торговля	Рыночные улицы
People Counting in Different Region using Ultralytics YOLO11	Crowd Counting in Different Region using Ultralytics YOLO11

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("Path/to/video/file.mp4")
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))

# Define region points
# region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)] # Pass region as list

# pass region as dictionary
region_points = {
    "region-01": [(50, 50), (250, 50), (250, 250), (50, 250)],
    "region-02": [(640, 640), (780, 640), (780, 720), (640, 720)],
}

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("region_counting.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init RegionCounter
region = solutions.RegionCounter(
    show=True,
    region=region_points,
    model="yolo11n.pt",
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = region.count(im0)
    video_writer.write(im0)

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

Аргумент RegionCounter

Вот таблица с данными RegionCounter аргументы:

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

What is object counting in specified regions using Ultralytics YOLO11?

Object counting in specified regions with Ultralytics YOLO11 involves detecting and tallying the number of objects within defined areas using advanced computer vision. This precise method enhances efficiency and accuracy across various applications like manufacturing, surveillance, and traffic monitoring.

How do I run the region based object counting script with Ultralytics YOLO11?

Follow these steps to run object counting in Ultralytics YOLO11:

1. Клонируйте репозиторий Ultralytics и перейдите в его каталог:

   git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics
   cd ultralytics/examples/YOLOv8-Region-Counter
   

2. Выполните скрипт подсчета регионов:

   python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --save-img
   

Для получения дополнительной информации посетите раздел " Подсчет регионов выполнения".

Why should I use Ultralytics YOLO11 for object counting in regions?

Using Ultralytics YOLO11 for object counting in regions offers several advantages:

• Точность и аккуратность: Сводит к минимуму ошибки, часто встречающиеся при ручном подсчете.
• Повышение эффективности: Обеспечивает результаты в режиме реального времени и оптимизирует процессы.
• Универсальность и применение: Применяется в различных областях, что повышает его полезность.

Узнайте больше о преимуществах в разделе "Преимущества".

Каковы некоторые реальные применения подсчета объектов в регионах?

Object counting with Ultralytics YOLO11 can be applied to numerous real-world scenarios:

• Розничная торговля: Подсчет людей для анализа пешеходного трафика.
• Рыночные улицы: Управление плотностью толпы.

Ознакомьтесь с другими примерами в разделе "Применение в реальных условиях".

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 20 дней назад

Комментарии