TrackZone с помощью Ultralytics YOLO11

Что такое TrackZone?

TrackZone специализируется на мониторинге объектов в определенных областях кадра, а не всего кадра. Созданная на основе Ultralytics YOLO11TrackZone интегрирует обнаружение и отслеживание объектов в определенных зонах для видео и прямых трансляций с камер. YOLO11 Передовые алгоритмы и технологии глубокого обучения делают его идеальным выбором для использования в режиме реального времени, предлагая точное и эффективное отслеживание объектов в таких приложениях, как мониторинг толпы и видеонаблюдение.

Преимущества отслеживания объектов в зонах (TrackZone)

• Целевой анализ: Отслеживание объектов в определенных зонах позволяет получить более целенаправленные сведения, обеспечивая точный мониторинг и анализ областей, представляющих интерес, например точек входа или запретных зон.
• Повышенная эффективность: Сужая область отслеживания до определенных зон, TrackZone снижает вычислительные затраты, обеспечивая более быструю обработку и оптимальную производительность.
• Повышенная безопасность: Зональное слежение улучшает наблюдение за критическими зонами, помогая обнаружить необычную активность или нарушения безопасности на ранней стадии.
• Масштабируемые решения: Возможность фокусировки на определенных зонах делает TrackZone адаптируемым к различным сценариям, от торговых площадей до промышленных объектов, обеспечивая бесшовную интеграцию и масштабируемость.

Применение в реальном мире

Сельское хозяйство	Транспорт
Отслеживание растений в полевых условиях с помощью Ultralytics YOLO11	Отслеживание транспортных средств на дороге с помощью Ultralytics YOLO11

# Run a trackzone example
yolo solutions trackzone show=True

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

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

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 = [(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="yolo11n.pt",  # You can use any model that Ultralytics support, i.e. YOLOv9, YOLOv10
    # line_width=2,  # Adjust the line width for bounding boxes and text display
    # classes=[0, 2],  # If you want to count specific classes i.e. person and car with COCO pretrained model.
)

# 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 = trackzone.trackzone(im0)
    video_writer.write(im0)

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

Аргумент TrackZone

Вот таблица с данными TrackZone аргументы:

Аргументы model.track

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Как отследить объекты в определенной области или зоне видеокадра с помощью Ultralytics YOLO11 ?

Отслеживание объектов в определенной области или зоне видеокадра - это простое дело с помощью Ultralytics YOLO11 . Просто используйте команду, приведенную ниже, чтобы начать отслеживание. Такой 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/file.mp4" show=True

Как я могу использовать TrackZone в Python с Ultralytics YOLO11 ?

С помощью всего нескольких строк кода вы можете настроить отслеживание объектов в определенных зонах, что упрощает интеграцию в ваши проекты.

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 = [(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="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 = trackzone.trackzone(im0)
    video_writer.write(im0)

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

Как настроить точки зоны для обработки видео с помощью Ultralytics TrackZone?

Настройка точек зон для обработки видео с помощью Ultralytics TrackZone проста и настраиваема. Вы можете напрямую определять и настраивать зоны с помощью скрипта Python , обеспечивая точный контроль над областями, которые вы хотите контролировать.

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

# Init TrackZone (Object Tracking in Zones, not complete frame)
trackzone = solutions.TrackZone(
    show=True,  # Display the output
    region=region_points,  # Pass region points
)

📅 Создано 8 дней назад ✏️ Обновлено 8 дней назад

Комментарии