Link to this sectionTrackZone с использованием Ultralytics YOLO26#
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 хозяйство | Транспорт |
|---|---|
| Отслеживание растений на поле с помощью Ultralytics YOLO26 | Отслеживание транспортных средств на дороге с помощью Ultralytics YOLO26 |
# 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:
| Аргумент | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
model | str | None | Путь к файлу модели Ultralytics YOLO. |
region | list | '[(20, 400), (1260, 400)]' | Список точек, определяющих область подсчета. |
Решение TrackZone включает поддержку параметров track:
| Аргумент | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | Указывает алгоритм отслеживания, который нужно использовать. Встроенные опции: botsort.yaml, bytetrack.yaml, ocsort.yaml, deepocsort.yaml, fasttrack.yaml, tracktrack.yaml. |
conf | float | 0.1 | Устанавливает порог уверенности для обнаружений; более низкие значения позволяют отслеживать больше объектов, но могут включать ложные срабатывания. |
iou | float | 0.7 | Устанавливает порог Intersection over Union (IoU) для фильтрации перекрывающихся обнаружений. |
classes | list | None | Фильтрует результаты по индексу класса. Например, classes=[0, 2, 3] отслеживает только указанные классы. |
verbose | bool | True | Контролирует отображение результатов отслеживания, предоставляя визуальный вывод отслеживаемых объектов. |
device | str | None | Указывает 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:
| Аргумент | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
show | bool | False | Если True, отображает аннотированные изображения или видео в окне. Полезно для немедленной визуальной обратной связи во время разработки или тестирования. |
line_width | int or None | None | Указывает ширину линии ограничивающих рамок. Если None, ширина линии автоматически подстраивается под размер изображения. Обеспечивает визуальную настройку для ясности. |
show_conf | bool | True | Отображает показатель уверенности для каждого обнаружения рядом с меткой. Дает представление об уверенности модели в каждом обнаружении. |
show_labels | bool | True | Отображает 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=TrueLink 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
)