Решения Ultralytics: Используйте YOLO11 для решения реальных задач

Ultralytics Solutions предоставляют передовые приложения моделей YOLO, предлагая решения для реальных задач, такие как подсчет объектов, размытие и системы безопасности, повышая эффективность и точность в различных отраслях. Откройте для себя возможности YOLO11 для практических и эффективных реализаций.

Смотреть: Как запускать решения Ultralytics из командной строки (CLI) | Ultralytics YOLO11 🚀

Решения

Вот наш тщательно подобранный список решений Ultralytics, которые можно использовать для создания потрясающих проектов в области компьютерного зрения.

• Подсчет объектов: Научитесь выполнять подсчет объектов в реальном времени с помощью YOLO11. Получите знания для точного подсчета объектов в потоках живого видео.
• Обрезка объектов: Освойте обрезку объектов с помощью YOLO11 для точного извлечения объектов из изображений и видео.
• Размытие объектов: Применяйте размытие объектов с помощью YOLO11 для защиты конфиденциальности при обработке изображений и видео.
• Workouts Monitoring: Узнайте, как отслеживать тренировки с помощью YOLO11. Научитесь отслеживать и анализировать различные фитнес-программы в режиме реального времени.
• Подсчет объектов в регионах: Подсчитывайте объекты в определенных регионах с помощью YOLO11 для точного обнаружения в различных областях.
• Система охранной сигнализации: Создайте систему охранной сигнализации с помощью YOLO11, которая срабатывает при обнаружении новых объектов. Настройте систему в соответствии с вашими конкретными потребностями.
• Тепловые карты: Используйте тепловые карты обнаружения для визуализации интенсивности данных по матрице, обеспечивая четкое понимание задач компьютерного зрения.
• Сегментация экземпляров с отслеживанием объектов: Внедрите сегментацию экземпляров и отслеживание объектов с помощью YOLO11 для достижения точных границ объектов и непрерывного мониторинга.
• VisionEye View Objects Mapping: Разрабатывайте системы, имитирующие фокусировку человеческого глаза на определенных объектах, расширяя возможности компьютера по различению и приоритизации деталей.
• Оценка скорости: Оценивайте скорость объекта с помощью YOLO11 и методов отслеживания объектов, что имеет решающее значение для таких приложений, как автономные транспортные средства и мониторинг дорожного движения.
• Вычисление расстояния: Вычисление расстояний между объектами с использованием центроидов ограничивающих рамок в YOLO11, что необходимо для пространственного анализа.
• Управление очередью: Внедрите эффективные системы управления очередью, чтобы минимизировать время ожидания и повысить производительность с помощью YOLO11.
• Управление парковкой: Организуйте и направляйте поток транспортных средств на парковках с помощью YOLO11, оптимизируя использование пространства и удобство пользователей.
• Аналитика: Проводите всесторонний анализ данных для выявления закономерностей и принятия обоснованных решений, используя YOLO11 для описательной, прогнозной и предписывающей аналитики.
• Вывод в реальном времени с помощью Streamlit: Используйте возможности YOLO11 для обнаружения объектов в реальном времени непосредственно через ваш веб-браузер с помощью удобного интерфейса Streamlit.
• Отслеживание объектов в зоне: Узнайте, как отслеживать объекты в определенных зонах видеокадров с помощью YOLO11 для точного и эффективного мониторинга.
• Поиск по сходству 🚀 НОВОЕ: Включите интеллектуальный поиск изображений, объединив вложения OpenAI CLIP с Meta FAISS, что позволяет использовать запросы на естественном языке, такие как «человек с сумкой» или «транспортные средства в движении».

Аргументы решений

Использование SolutionAnnotator

Все решения Ultralytics используют отдельный класс SolutionAnnotator, который расширяет основной Annotator class и имеет следующие методы:

Работа с SolutionResults

Кроме Similarity Search, каждый вызов Solution возвращает список SolutionResults объект.

• Для подсчета объектов результаты включают in_count, out_countи classwise_count.

import cv2

from ultralytics import solutions

im0 = cv2.imread("path/to/img")

region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]

counter = solutions.ObjectCounter(
    show=True,  # display the output
    region=region_points,  # pass region points
    model="yolo11n.pt",  # model="yolo11n-obb.pt" for object counting with OBB model.
    # classes=[0, 2],  # count specific classes i.e. person and car with COCO pretrained model.
    # tracker="botsort.yaml"  # Choose trackers i.e "bytetrack.yaml"
)
results = counter(im0)
print(results.in_count)  # display in_counts
print(results.out_count)  # display out_counts
print(results.classwise_count)  # display classwise_count

SolutionResults Объект имеет следующие атрибуты:

Для получения более подробной информации обратитесь к SolutionResults документацию класса.

Использование решений через CLI

yolo SOLUTIONS SOLUTION_NAME ARGS

yolo solutions count show=True # for object counting

yolo solutions source="path/to/video.mp4" # specify video file path

Внесите свой вклад в наши решения

Мы приветствуем вклад сообщества! Если вы освоили какой-либо конкретный аспект Ultralytics YOLO, который еще не освещен в наших решениях, мы рекомендуем вам поделиться своим опытом. Написание руководства — отличный способ внести свой вклад в сообщество и помочь нам сделать нашу документацию более полной и удобной для пользователя.

Для начала ознакомьтесь с нашим Руководством для участников, чтобы получить инструкции о том, как открыть запрос на внесение изменений (Pull Request, PR) 🛠️. Мы с нетерпением ждем ваших вкладов!

Давайте работать вместе, чтобы сделать экосистему Ultralytics YOLO более надежной и универсальной 🙏!

Часто задаваемые вопросы

Как я могу использовать Ultralytics YOLO для подсчета объектов в реальном времени?

Ultralytics YOLO11 можно использовать для подсчета объектов в реальном времени, используя его расширенные возможности обнаружения объектов. Вы можете следовать нашему подробному руководству по Подсчету объектов, чтобы настроить YOLO11 для анализа потокового видео в реальном времени. Просто установите YOLO11, загрузите свою модель и обработайте видеокадры для динамического подсчета объектов.

Каковы преимущества использования Ultralytics YOLO для систем безопасности?

Ultralytics YOLO11 повышает безопасность систем, предлагая обнаружение объектов в реальном времени и механизмы оповещения. Используя YOLO11, вы можете создать систему охранной сигнализации, которая срабатывает при обнаружении новых объектов в зоне наблюдения. Узнайте, как настроить Систему охранной сигнализации с помощью YOLO11 для надежного мониторинга безопасности.

Как Ultralytics YOLO может улучшить системы управления очередями?

Ultralytics YOLO11 может значительно улучшить системы управления очередями, точно подсчитывая и отслеживая людей в очередях, тем самым помогая сократить время ожидания и оптимизировать эффективность обслуживания. Следуйте нашему подробному руководству по Управлению очередью, чтобы узнать, как внедрить YOLO11 для эффективного мониторинга и анализа очередей.

Можно ли использовать Ultralytics YOLO для мониторинга тренировок?

Да, Ultralytics YOLO11 можно эффективно использовать для мониторинга тренировок, отслеживая и анализируя фитнес-программы в реальном времени. Это позволяет точно оценивать форму упражнений и производительность. Ознакомьтесь с нашим руководством по Мониторингу тренировок, чтобы узнать, как настроить систему мониторинга тренировок на основе искусственного интеллекта с использованием YOLO11.

Как Ultralytics YOLO помогает в создании тепловых карт для визуализации данных?

Ultralytics YOLO11 может генерировать тепловые карты для визуализации интенсивности данных по заданной области, выделяя области высокой активности или интереса. Эта функция особенно полезна для понимания закономерностей и тенденций в различных задачах компьютерного зрения. Узнайте больше о создании и использовании Тепловых карт с помощью YOLO11 для всестороннего анализа и визуализации данных.

📅 Создано 1 год назад ✏️ Обновлено 2 месяца назад

Комментарии