Meet YOLO26: next-gen vision AI.

Link to this sectionTrackZone с использованием Ultralytics YOLO26#

Открыть TrackZone в Colab

Link to this sectionЧто такое TrackZone?#

TrackZone специализируется на мониторинге объектов в пределах заданных областей кадра, а не всего кадра целиком. Построенное на базе Ultralytics YOLO26, оно объединяет обнаружение и отслеживание объектов специально внутри зон для видео и живых трансляций с камер. Передовые алгоритмы YOLO26 и технологии глубинного обучения делают его идеальным выбором для задач реального времени, предлагая точное и эффективное отслеживание объектов в таких приложениях, как контроль толпы и видеонаблюдение.



Watch: How to Track Objects in Region using Ultralytics YOLO26 | TrackZone 🚀

Link to this sectionПреимущества отслеживания объектов в зонах (TrackZone)#

  • Целевой анализ: Отслеживание объектов внутри определенных зон позволяет получать более сфокусированные данные, обеспечивая точный мониторинг и анализ интересующих областей, таких как точки входа или ограниченные зоны.
  • Повышенная эффективность: Сужая область отслеживания до определенных зон, TrackZone снижает вычислительную нагрузку, обеспечивая более быструю обработку и оптимальную производительность.
  • Улучшенная безопасность: Зональное отслеживание улучшает видеонаблюдение за счет мониторинга критических зон, помогая в раннем обнаружении необычной активности или нарушений безопасности.
  • Масштабируемые решения: Возможность фокусироваться на конкретных зонах делает TrackZone адаптируемым к различным сценариям, от торговых площадей до промышленных объектов, обеспечивая бесшовную интеграцию и масштабируемость.

Link to this sectionРеальные сценарии применения#

Сельское хозяйствоТранспорт
Отслеживание растений на поле с помощью Ultralytics YOLO26Отслеживание транспортных средств на дороге с помощью Ultralytics YOLO26
Отслеживание растений на поле с помощью Ultralytics YOLO26Отслеживание транспортных средств на дороге с помощью Ultralytics YOLO26
TrackZone с использованием Ultralytics YOLO
# Run a trackzone example
yolo solutions trackzone show=True

# Pass a source video
yolo solutions trackzone source="path/to/video.mp4" show=True

# Pass region coordinates
yolo solutions trackzone show=True region="[(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]"

TrackZone полагается на список region, чтобы понимать, какую часть кадра отслеживать. Определи многоугольник в соответствии с физической зоной, которая тебя интересует (двери, ворота и т.д.), и оставь show=True включенным во время настройки, чтобы убедиться, что наложение совпадает с видеопотоком.

Link to this sectionАргументы TrackZone#

Вот таблица с аргументами TrackZone:

АргументТипПо умолчаниюОписание
modelstrNoneПуть к файлу модели Ultralytics YOLO.
regionlist'[(20, 400), (1260, 400)]'Список точек, определяющих область подсчета.

Решение TrackZone включает поддержку параметров track:

АргументТипПо умолчаниюОписание
trackerstr'botsort.yaml'Указывает алгоритм отслеживания, который нужно использовать. Встроенные опции: botsort.yaml, bytetrack.yaml, ocsort.yaml, deepocsort.yaml, fasttrack.yaml, tracktrack.yaml.
conffloat0.1Устанавливает порог уверенности для обнаружений; более низкие значения позволяют отслеживать больше объектов, но могут включать ложные срабатывания.
ioufloat0.7Устанавливает порог Intersection over Union (IoU) для фильтрации перекрывающихся обнаружений.
classeslistNoneФильтрует результаты по индексу класса. Например, classes=[0, 2, 3] отслеживает только указанные классы.
verboseboolTrueКонтролирует отображение результатов отслеживания, предоставляя визуальный вывод отслеживаемых объектов.
devicestrNoneУказывает устройство для вывода (например, cpu, cuda:0 или 0). Позволяет выбирать между CPU, конкретным GPU или другими вычислительными устройствами для выполнения модели.

Более того, доступны следующие параметры визуализации:

АргументТипПо умолчаниюОписание
showboolFalseЕсли True, отображает аннотированные изображения или видео в окне. Полезно для немедленной визуальной обратной связи во время разработки или тестирования.
line_widthint or NoneNoneУказывает ширину линии ограничивающих рамок. Если None, ширина линии автоматически подстраивается под размер изображения. Обеспечивает визуальную настройку для ясности.
show_confboolTrueОтображает показатель уверенности для каждого обнаружения рядом с меткой. Дает представление об уверенности модели в каждом обнаружении.
show_labelsboolTrueОтображает метки для каждого обнаружения в визуальном выводе. Обеспечивает быстрое понимание того, какие объекты были обнаружены.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionКак мне отслеживать объекты в определенной области или зоне видеокадра с помощью Ultralytics YOLO26?#

Отслеживание объектов в заданной области или зоне видеокадра с помощью Ultralytics YOLO26 выполняется очень просто. Просто используй команду, приведенную ниже, чтобы запустить отслеживание. Этот подход обеспечивает эффективный анализ и точные результаты, что делает его идеальным для таких приложений, как видеонаблюдение, управление толпой или любой сценарий, требующий зонального отслеживания.

yolo solutions trackzone source="path/to/video.mp4" show=True

Link to this sectionКак я могу использовать TrackZone в Python с Ultralytics YOLO26?#

Всего за несколько строк кода ты можешь настроить отслеживание объектов в определенных зонах, что упрощает интеграцию в твои проекты.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.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 = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

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

# Init trackzone (object tracking in zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # display the output
    region=region_points,  # pass region points
    model="yolo26n.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
    results = trackzone(im0)
    video_writer.write(results.plot_im)

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

Link to this sectionКак настроить точки зоны для обработки видео с помощью Ultralytics TrackZone?#

Настройка точек зоны для обработки видео с помощью Ultralytics TrackZone проста и гибко настраиваема. Ты можешь напрямую определять и регулировать зоны с помощью Python-скрипта, что позволяет точно контролировать области, которые ты хочешь мониторить.

# Define region points
region_points = [(150, 150), (1130, 150), (1130, 570), (150, 570)]

# Initialize trackzone
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # display the output
    region=region_points,  # pass region points
)

Комментарии